飞行器多学科一体化智能优化设计大模型系统融合人工智能AI
北京华盛恒辉研发的飞行器多学科一体化智能优化设计大模型系统，是面向航空航天装备正向研发的国产化工程大模型平台。系统融合多学科设计优化、物理信息神经网络、多模态生成式模型、数字孪生及多智能体协同调度技术，贯通需求定义、概念构型生成、多场耦合仿真、多目标全局优化、方案校核与工程出图全数字设计主线。
分层架构包含工程数据与知识底座、飞行器专用多模态大模型核心、多学科耦合仿真集成、MDO一体化调度管控及工程业务输出五个层级，形成从数据到交付的完整闭环链路。
核心功能涵盖六个方面：自然语言驱动概念创新——仅输入作战或使用需求，系统自主完成方案生成、指标分解与可行性预判，产出非常规布局方案；代理仿真加速计算——采用“AI粗筛海量方案+高精度仿真校核优选方案”混合模式，大幅削减算力消耗与迭代时间，减少风洞及静力试验频次；全局多学科均衡优化——同步统筹多领域性能，实现减重、升阻提升与隐身优化等多重收益；行业知识实时赋能——推送历史型号经验、设计禁忌与标准规范，降低新人门槛；可解释评审支撑——输出参数敏感性与性能贡献度量化报告，满足装备评审归档要求；跨专业协同数字主线——总体、气动、结构、热控团队共享统一参数模型，系统自动预警跨专业冲突，支持并行协同设计。
核心优势：全流程自主可控，底层软硬件及行业大模型均为国产化，摆脱国外商用软件依赖；物理约束可信推理，以控制方程约束输出，极端工况泛化能力强；适配全品类飞行器，涵盖军用隐身飞机、高超声速、四轴飞行器、eVTOL及运载器；概念设计周期从数月压缩至1–2个月，迭代效率提升超70%；生成式模型突破人工经验局限，有力支撑前沿构型预研攻关。
应用价值表现为：大幅压缩概念与初步设计周期，加速立项进程；减少高精度仿真与地面试验投入，降低研发经费；全局多目标方案综合性能优于传统串行设计；数字化沉淀型号资产，构建专属知识库；拓展设计空间，助力颠覆性技术预研。
技术趋势包括：全流程自主无人化设计闭环；试飞数据实时回流迭代模型，结合数字孪生实现全生命周期持续优化；宏观整机—细观结构—微观材料跨尺度一体化推演；轻量化边缘部署，支持地面试验与机载端实时自适应调控。
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