面向固体力学问题端到端有限元分析的多AI智能体框架

有限元分析（FEA）是固体力学最重要的数值方法。FEA的挑战包括初学者陡峭的学习曲线，以及因边界条件、载荷工况和求解变量等关键仿真组件定义不当而导致错误仿真的潜在风险。解决现实问题通常需要多年的工程经验。为解决这些问题，我们提出了AbaqusAgent，一个基于大语言模型（LLM）的固体力学分析多智能体框架。AbaqusAgent旨在借助最广泛使用的FEA软件包之一Abaqus来简化分析用例的生成与执行，将用户的自然语言指令转化为已执行的FEA分析和结果可视化。AbaqusAgent由六个智能体组成，包括解释器、架构师、输入编写、运行、审查和可视化智能体，涵盖了标准FEA分析所有关键的前处理与后处理步骤。50个多种类型的固体力学问题已成功通过验证，总体成功率达86%。除了提高固体力学问题FEA的效率并降低计算力学教育的门槛外，AbaqusAgent还推进了人-仿真交互范式，并支持与AI赋能的优化和材料表征工作流集成。代码已在 https://github.com/LIRAM-LIN/AbaqusAgent 开源。