汽车交通
基于自主CAE与AI融合构建的物理AI引擎，面向整车制造商及核心系统供应商，将多物理场仿真与AI能力融入
空气动力学、结构安全、碰撞、热管理、NVH等关键研发场景，赋能整车设计、仿真分析与性能优化。
汽车交通
制造业对中国GDP的贡献巨大，汽车制造水平尤其被视为衡量一个国家制造业实力的重要标准。汽车行业不仅
是计算机辅助工程软件(CAE)在制造业中应用规模最大且最具发展潜力的行业，而且CAE技术对于汽车行业的
高速发展起到了核心的技术支撑作用，为企业带来显著的技术经济效益。
随着新能源汽车的兴起，汽车行业的发展速度和竞争激烈程度均有所增加。新能源汽车尤其对技术的需求高
这要求更快的产品创新周期和更高的性能标准。应用CAE技术后，新车开发期的费用占开发成本的比例已经从
原来的80%-90%显著降低至8%-12%，新车型开发周期也从36个月缩短至12-18个月，开发后期设计修改率减
少50%，原型车制造和试验成本减少50%，并且投资收益提高50%。
随着新能源汽车、智能汽车加速发展，汽车研发正由传统CAE辅助设计向数据、仿真与AI融合的智能研发模式演进。面对产品迭代加快、性能指标提升和研发周期持续压缩等挑战，行业需要进一步将高保真仿真、工程数据与人工智能深度融合，形成能够理解物理规律、快速预测性能并辅助设计决策的物理AI能力，从而加速产品创新与研发流程智能化。
解决方案
物理AI驱动汽车智能研发
基于自主CAE与AI融合构建的物理AI引擎，304am永利集团融合流体、结构、电磁、声学、热学等多学科仿真能力，以及AI模型、工程数据和行业知识，为汽车研发提供贯穿设计、仿真、优化与验证的工业AI应用。
面向空气动力学、碰撞安全、热管理、NVH、空调与乘员舱、水管理等关键场景，通过高保真仿真与AI快速预测、智能优化相结合，帮助客户提升研发效率、缩短设计迭代周期，并支持从概念设计到产品实现的智能化决策。
在生产制造环节，进一步将物理AI能力延伸至工艺优化、数字工厂和数字孪生等场景，推动汽车研发制造由“仿真辅助”向“AI驱动”持续演进。
方案优势:
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自主多物理场CAE底座
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AI快速预测与智能优化
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多学科全流程应用覆盖
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工程知识与行业数据融合
应用案例
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汽车风阻风噪仿真与优化
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汽车高精度快速空气动力学仿真
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车辆水管理
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汽车内腔声模态分析
汽车风阻风噪仿真与优化
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案例概述
TF-QFLUX 软件开发了完善的不可压缩流动求解器、声学求解器、固体热传导求解器、丰富的物理模型（含湍流模型、燃烧与化学反应模型、热辐射模型）、多体运动与动网格算法，可以准确模拟汽车或其他交通装备在复杂行驶环境的空气动力学特性、风噪特性、整车热管理性能等指标，帮助用户分析、优化汽车的风阻/风噪与热管理系统设计方案或控制策略。
汽车高精度快速空气动力学仿真
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案例概述
随着新能源汽车的飞速发展，汽车造型设计迭代加快，为了提高续航里程，优化汽车外形降低风阻的工作变得越来越重要。LBM算法由于强大的对复杂几何的适应性，已逐渐成为模拟汽车外气动的有效手段。
TF-Lattice可以模拟车辆在不同速度下的空气动力学行为，包括流场分布、压力分布、阻力系数、车窗压力脉动以及远场噪声等等。TF-Lattice可以方便快速地调整车身形状、车窗设计和各种细节，完成多种方案和工况的仿真，帮助工程师快速优化车辆的空气动力学性能，降低能量消耗，提高行驶稳定性，减少气动噪声。
车辆水管理
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案例概述
汽车涉水行驶过程中汽车车头和底部的水动力特性以及水流沿着车身缝隙处的进水直接影响汽车的性能和寿命。TF-SPH采用汽车悬架模型和自适应局部加密算法应用于汽车涉水仿真，不仅可以便捷模拟车身姿态变化、简化用户建模流程，同时也针对车头关键区域进行高分辨率计算，分析涉水过程中机舱的进水及汽车底板受力情况；此外，软件采用SPH-CFD曳力模型模拟雨滴进入空调风场，对整车淋雨过程中空调风口的进雨量进行统计分析。
汽车内腔声模态分析
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案例概述
在车身NVH设计阶段对汽车内腔进行模态分析，不仅可以掌握内腔的声学模态频率和模态振型，避免引起车内共鸣噪声，合理布置和优化车内声学特性，还可以掌握空腔声场的声压分布情况，为预测并分析动态声学响应做准备。TF-Acoustics软件已开发完善的模态分析功能，能够高效准确地计算封闭空间的声学模态并绘制模态云图，帮助用户分析和优化汽车内腔的结构和吸声设计方案。
