在工业自动化、数控机床和机器人等领域，伺服电机承担着精确控制位置、速度和转矩的重要任务。随着设备向高速、高精度和连续运行方向发展，除了控制性能之外，伺服电机自身的结构强度与可靠性也成为设计验证中需要重点关注的问题。尤其是在实际运行过程中，电机及其安装结构可能受到来自设备启停、运动机构以及外部环境等因素产生的动态激励，结构由此产生的振动、位移和应力响应，都可能影响设备长期稳定运行。

但伺服电机面对的并不完全是一个完全稳定的工作环境。在实际应用过程中，电机结构可能会受到不同外部激励，这些激励传递到电机及相关部件，使结构产生瞬态振动。不同激励条件下，结构的动态响应也会随之发生变化。

对于仿真工程师来说，仅仅知道结构“会振动”显然不够。不同振动加速度作用下，结构会产生怎样的位移和应力响应？应力集中出现在哪里？最大位移和最大应力是多少？结构强度是否满足设计要求？这些都需要通过瞬态动力学分析进一步判断。

这也带来了一个很典型的工程仿真场景：同一个伺服电机结构，需要在不同振动加速度条件下反复进行强度计算。今天的案例就是这样一个问题：针对一个伺服电机结构，在 0–0.5s 内对整体结构施加不同的加速度激励，通过瞬态动力学仿真获得不同激励条件下的位移、应力等结构响应，用于分析结构在动态载荷作用下的强度表现。

对于工程师来说，完成其中一次仿真并不是最困难的事情。真正的问题在于：模型还是同一个模型，但振动激励变了，就要重新算一次。与此同时，每一次已经完成的 CAE 计算，也在不断沉淀数据。这些已经算过的数据，能不能继续利用起来，让后续新的激励条件不必每一次都从头求解？这正是 iAISIM 作为 AI 快速仿真要解决的问题。

先来看这个案例的具体设置：

1. 有限元模型包含约 20万个网格单元，采用二阶四面体单元。

   
   

2. 边界条件方面，在模型指定区域设置固定约束；模型中的接触面采用 Tie 绑定，接触容差为0.2。

3. 仿真类型为瞬态动力学分析，仿真设置整个分析时段为 0–0.5s，对整体结构施加随时间变化的加速度激励。

仿真计算施加的时域加速度载荷如上图所示，在结构垂直方向设置自定义的时间-加速度激励，以此查看在不同时间-加速度激励下的结构振动状态。其中，29 组训练数据为在 0-0.5s 内不同加速度激励的变化组合。

可以看出，这个案例研究的变量关系非常明确：结构、网格、约束和接触关系保持不变，通过改变加速度激励条件，考察电机结构对应的位移和应力响应。按照传统CAE流程，每改变一次激励条件，就需要进行一次新的瞬态动力学求解。

有了数据，接下来的问题是：CAE 工程师是不是还要自己选择算法和反复调参？iAISIM 可以让工程师摆脱算法和调参的困扰。

用户已有的 CAE 历史数据（包含输入数据和输出数据）可以直接导入 iAISIM。工程师只需要简单地点击界面按钮，设置项目信息，即可在平台中完成模型训练。整个复杂的 AI 训练过程则由 iAISIM 完成。

模型训练完成之后，对于模型适用范围内新的加速度激励条件，工程师导入新输入数据，即可调用训练完成的模型进行快速预测，获得相应的位移、应力等结果。

这个案例有一个比较关键的特点：它面对的是瞬态动力学问题，而不是简单的静态标量预测。在 0–0.5s 的分析时段内，加速度激励随时间发生变化，相应的结构动态响应也会发生变化。

如果 AI 最终只能告诉工程师最大应力是多少，能够提供的工程信息仍然非常有限。工程师还需要关注结构的位移如何分布，应力集中出现在哪里，不同区域的响应是否能够得到合理预测等各个问题。

因此，本案例中 iAISIM 预测的并不是单一的最大应力或最大位移，而包括位移、应力等结构响应结果。

我们把传统 CAE 软件计算的结果和 iAISIM 计算的结果放在一起做一个对比。

应力云图对比（0-0.5s）

位移云图对比（0-0.5s）

从应力和位移云图对比来看，iAISIM 的 AI 仿真结果和传统 CAE 软件计算的结果几乎没有明显的差别。

当然，仅仅云图看起来接近肯定还不够，应力和位移的各项结果也是重要的关注对象。

从上图的应力和位移结果数据可以看出，最大应力方面，传统 CAE 结果为 300.948 MPa，iAISIM 预测为 300.908 MPa，误差为 0.01%。最大位移方面，传统 CAE 结果为 0.098mm，iAISIM 预测为 0.099mm，误差为 1.02%。

在结果验证之外，另一个明显变化来自计算时间。本案例中，传统 CAE 瞬态动力学仿真用时约40分钟，iAISIM AI快速仿真约15秒。在保证工程级精度的前提下，iAISIM 并不只是把一次瞬态动力学计算从约40分钟缩短到15秒。基于用户已有的29组 CAE 数据完成训练后，在模型适用范围内，面对新的加速度激励条件，用户无需重新训练模型，只需调整输入参数，即可快速预测相应的位移场和应力场。这意味着，原来一个新工况、一次新求解的工作方式，可以逐渐转变为：一次训练，多个工况持续预测。

而对于伺服电机供应商来说，这种复用能力还有更长期的价值。同一产品系列往往包含不同规格型号，同时还需要适配不同客户的实际工况。如果这些经常变化的工况参数和设计参数被纳入模型，并由相应的 CAE 数据覆盖，那么 iAISIM 就可以在模型适用范围内快速预测，辅助工程师比较不同参数组合、进行方案筛选，再由高保真 CAE 对关键方案进行进一步验证。让已经投入的 CAE 计算不只服务于一次验证，而是逐步沉淀为可复用的快速仿真能力，持续服务于后续产品开发和型号迭代。