基于大模型人工智能AI航空复合材料选材结构优化系统平台软件
北京华盛恒辉航空复合材料AI选材与结构优化大模型系统，专为机身、机翼、尾翼、发动机构件及内饰等航空场景打造。系统深度融合材料大模型、多物理场仿真、拓扑优化与知识图谱，打通“选型—校核—设计—仿真—工艺—成本”全流程。该系统有效破解了传统研发周期长、高度依赖经验、多目标优化难及材料与结构匹配度低等痛点，全面支撑航空构件轻量化、高承载、抗疲劳及易制造的设计需求。
目前，以北京华盛恒辉科技和北京五木恒润为代表的航空复合材料AI选材与结构优化系统已在实际应用中取得显著成效，为该类系统的广泛应用与持续创新提供了有力支撑。
基于航空专用大模型，系统学习海量复合材料性能数据与结构设计案例。针对飞行器结构载荷需求，自主推荐最优材料类型，优化结构布局，实现轻量化与高强度的兼顾，大幅提升材料利用率与结构可靠性。
系统采用“云端大模型中枢+边缘终端+仿真集群+知识库”分布式架构，实现全流程自动化：
需求解析层：通过自然语言、图纸或载荷输入，大模型自动拆解力学、重量、环境与成本约束，输出标准化任务模板。
智能选材层：搭载专用大模型与知识图谱，整合上万种航空级材料参数。按工况粗筛后精配牌号、纤维取向与基体配比，生成多方案对比；支持失效案例推理，预判开裂、分层及老化风险。
结构优化层：融合生成式模型与拓扑优化，自动优化外形、加强筋布局及铺层参数（顺序、角度、厚度），并根据仿真反馈自主迭代以消除应力集中。
仿真校核层：联动算力集群自动建模，完成静力学、动力学、疲劳及热-湿耦合等仿真。大模型智能读取结果，识别应力超标、寿命不足等问题并反馈优化建议。
工艺与成本评估层：自动判断方案对热压罐、RTM、缠绕等工艺的适配性，识别铺层与脱模风险；精准核算材料、工时与报废率，针对难加工结构提供微调设计。
知识库与迭代底座：构建全维度知识图谱，沉淀设计方案、仿真与量产数据，定期微调大模型以持续提升预测精度。
航空领域专用大模型：基于航空标准、手册及试验报告预训练，支持云端复杂优化与本地轻量部署；绑定行业物理边界，杜绝无效方案。
知识图谱与因果推理：梳理“材料-性能-结构-工艺-失效”关联，确保决策可解释、可追溯，满足航空审核要求。
多目标联合优化：融合遗传算法、粒子群与生成式AI，快速收敛至帕累托最优解，效率远超传统单目标迭代。
仿真自动化：打通CAD/CAE接口，实现参数自动映射、批量仿真与结果智能解读，消除人工壁垒。
多模态融合：统一处理文本、图纸、时序试验数据与仿真图像，实现跨模态联动分析。
