我在ANSYS二次开发教程中新增AI驱动Mechanical仿真
- 作者优秀
- 优秀教师/意见领袖/博士学历/特邀专家/独家讲师
- 平台推荐
- 内容稀缺
导读：大家好，我是小郭老师，中科院硕士，企业研发工程师，长期从事 ANSYS 二次开发、有限元仿真和仿真流程自动化工作。上周我写了一篇我把 AI 接入了 SpaceClaim 官方 API 文档的文章（👉 原文链接），分享了如何用 AI 快速定位 SpaceClaim 的 Python 建模命令。
文章发出后，有同学私信我说："小郭老师，您的 ANSYS 二次开发课程能不能升级成 AI 驱动 ANSYS Mechanical 的版本？"
这句话一下点醒了我。其实 AI 驱动 ANSYS 仿真本来就是我日常工作的常态——用大模型辅助写脚本、调试代码、批量处理工况，这些我每天都在做。既然有需求，而我又有实战经验，为什么不把这套方法系统地整理出来，分享给更多人呢？
所以，从今天开始，我会在原有的 ANSYS 二次开发课程中，陆续新增「AI 驱动 Mechanical 仿真」系列内容——不只是讲 AI 怎么用，更会结合 ANSYS 二次开发中的真实场景和实际用法，带你把 AI 真正落地到仿真工作流里。
今天这篇，是这个系列的第一篇，我也同步录制了视频教程进行加餐。
它是我整理的 Ansys Mechanical Script Assistant Skill：它是什么、里面放了什么资料、它怎样帮助 AI 处理 Mechanical 脚本任务，以及我们应该怎样使用和检查它的输出。
这个 Skill 把 Mechanical 脚本工作中的规则、常见任务案例和 API 资料组织起来，为 AI 提供清晰的查找路径与处理步骤。借助这些内容，AI 可以解释已有脚本、整理录制代码，也可以根据明确任务起草候选脚本。
一、为什么要专门做一个 Mechanical 脚本 Skill
在课程和实际开发里，我发现很多同学并不是完全不会 Mechanical 脚本，而是脚本知识点比较分散。课程内容很长，学过的语法和案例一多，遇到新问题时不容易马上想起：这个任务应该查哪一类对象、以前有没有类似案例、某段代码是不是依赖当前模型或运行入口。
Mechanical 脚本通常依赖具体的使用条件，任务描述需要覆盖：
使用的 Mechanical 版本；
脚本运行入口，例如 Mechanical 内的脚本编辑器或 Shell；
当前模型树中已有的对象、名称和选择状态；
脚本是否会新增、删除或修改模型对象；
用户期望保留的行为和最终要检查的结果。
Skill 把这些注意事项和相关资料带进工作流程，引导 AI 先识别任务场景，再查找对应参考，让脚本建议建立在明确条件和资料依据上。
二、Skill 里面有什么
这个 Skill 按“规则与流程 → 场景路由 → 参考依据”组织，主要包括以下几部分。
1. SKILL.md：工作规则和处理流程
这是 Skill 的入口文件，说明适用任务和处理要求。整理录制脚本时，AI 会识别创建对象、设置属性、改变选择范围、启动求解或导出结果等语句，并在确认行为后再做精简。
如果是根据任务描述编写脚本，则拆解对象路径、输入条件、模型假设和预期结果。遇到信息缺口或资料暂未覆盖的 API，Skill 要求明确标注待确认内容并继续查证。
2. 场景索引：按任务找到对应资料
Mechanical 脚本涉及的主题很多。Skill 的场景索引把常见任务映射到相关的主题说明、配套脚本和指南章节。例如：
几何遍历、实体属性和几何选择；
材料指派、网格和接触；
分析设置与完整分析流程；
命名选择、界面和图形操作；
结果读取、后处理和数据导出。
这样，当用户询问网格问题时，AI 会优先查网格资料；询问结果导出时，则查后处理案例。主题路由帮助快速定位相近任务，并让使用者看清案例与当前模型之间需要核对的条件。
3. Mechanical 脚本指南：补充环境和 API 背景
参考目录里整理了 Mechanical 脚本指南内容，覆盖脚本编辑器和 Shell、录制与调试、Mechanical API，以及选择、树操作、结果处理等示例。它主要用于帮助理解脚本入口、对象访问和接口背景。
指南中的代码示例用于说明接口用法。Skill 会记录示例对应的证据状态，并与当前版本和模型中的实际运行结果分别说明。
4. 课程案例和配套脚本：提供贴近实际任务的参考
Skill 还整理了课程中的主题说明和配套脚本，覆盖几何、材料、网格、分析流程、后处理等任务。AI 可以根据这些案例理解：某个需求通常对应哪些对象，脚本大致如何组织，常见步骤之间有什么关系。
这些案例也适合帮助同学回顾课程语法。应用到新任务时，可以据此识别相似模式，再按当前模型、命名规则和版本检查、调整脚本。
三、Skill 是怎样工作的
可以把它理解为给 AI 一套可重复的 Mechanical 脚本工作方法。面对一个任务时，大体会经历以下步骤：
判断任务类型：是解释现有代码、整理录制脚本，还是从需求编写新脚本？
确认使用条件：了解版本、运行入口、模型对象和需要保留的行为；缺少关键信息时，标明假设或提出必要问题。
查找对应资料：通过场景索引找到相关指南、主题说明和配套脚本。
形成候选方案：解释脚本做什么、依赖什么条件，以及哪些地方可能受版本或模型影响。
回到 Mechanical 验证：在目标模型中运行，检查报错、对象、作用范围和结果，再决定是否采用。
规则和资料贯穿整个过程：它们帮助 AI 形成答案、说明依据，并标注需要在目标环境确认的内容。
四、两类最适合的使用场景
场景一：根据明确需求编写候选脚本
例如，你希望检查模型中是否有某种材料，并按明确的命名规则将材料指派给目标实体。与其只说“帮我自动指派材料”，不如把 Mechanical 版本、运行入口、材料名称、实体命名规则、缺少材料时应如何处理、哪些对象不能改动一并告诉 AI。
Skill 会引导 AI 查找材料指派相关资料，再根据任务条件形成候选代码，并说明它采用的对象路径和模型假设。你可以继续让 AI 解释每一段代码，借此复习材料列表读取、条件判断和几何遍历等课程内容。
场景二：整理 Mechanical 录制脚本
当界面操作较难用文字描述时，可以先在 Mechanical 里录制操作，再把录制代码和目标行为交给 AI 整理。录制代码提供当前环境中的调用线索，也可能包含重复赋值、临时选择或会话状态依赖。
整理时可以要求 AI 逐段说明代码作用，区分对象创建、属性设置、选择范围和界面操作，并指出模型依赖。精简前应核对对象、作用范围、单位、求解设置和结果；完成后在目标环境中运行检查。
五、它能帮你做什么
归纳起来，这个 Skill 主要帮助 Mechanical 用户完成四类工作：
读懂脚本：解释对象路径、循环、判断、属性赋值和数据流。
整理脚本：梳理录制代码，保留行为并指出会改变模型的部分。
编写候选代码：根据明确的任务与前提，结合相应参考资料起草脚本。
建立验证思路：告诉你应在 Mechanical 中检查哪些对象、设置和结果，并如实标注尚未验证的部分。
它让 AI 的工作更贴合 Mechanical 上下文，也让使用者看清代码依据、适用条件和验证状态。对于学过课程的同学，它还能把分散的语法案例带回实际任务，作为复习和开发辅助。
六、AI 驱动 Ansys Mechanical仿真
2026研发仿真开学季是仿真秀面向研发工程师推出的主题活动月，9月1日至10月31日以"从工具到智能——让AI接入仿真研发"为主线，覆盖结构、流体、电磁、多物理场和AI驱动仿真五个方向。仿真秀力邀企业资深研发工程师，围绕LS-DYNA、Workbench、Abaqus、Star-CCM+、HyperWorks、Maxwell、Fluent、CST、Flotherm、SolidWorks、ANSYS等主流软件，演示如何用LLM、Agent、Codex、Claude、DeepSeek等大模型能力打通建模、求解、后处理与优化全流程，让仿真从"手工操作"升级为"AI驱动"；
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