替代模型 (Surrogate Models)

替代模型（Surrogate Models）是通过AI训练，替代传统高耗时仿真（如FEA、CFD）的快速计算模型。替代模型是"仿真驱动的AI"（AI-Driven Simulation）的核心技术。

核心价值

传统有限元分析（FEA）或计算流体力学（CFD）计算需要数小时，而训练好的替代模型可以在几秒钟内完成相同任务。这种"仿真+AI"的模式，让[[数字孪生]]从单纯的"可视化映射"进化为"预测性实验场"。

技术实现

替代模型的训练通常基于：

• 高保真仿真数据（FEA/CFD结果）
• 实验测量数据
• [[物理信息神经网络 (PINNs)]]提供物理约束

工业案例

Altair HyperWorks 2026平台实现了替代模型的深度集成，使研发人员能够快速迭代设计方案，大幅缩短产品开发周期。

精度与可靠性边界

替代模型在多大程度上可以替代传统高保真仿真，其精度和可靠性边界是当前工业AI领域的重要研究问题。通常替代模型用于初步设计和快速迭代，最终验证仍需高保真仿真。