在当前科技飞速发展的背景下，将 DeepSeek 这样先进的 AI 大模型与 CAE 技术相融合，实现 AI 驱动仿真，有望为工业设计领域带来新的突破与发展。

1、数据处理与分析层面

（1）数据挖掘与知识发现

DeepSeek 强大的自然语言处理和数据分析能力，能够对 CAE 仿真过程中产生的海量数据进行深度挖掘。CAE 仿真会生成包含各种物理参数、工况条件等多维度的数据，DeepSeek 可以快速从中提取关键信息，发现隐藏在数据背后的规律和潜在关系。例如，在汽车碰撞 CAE 仿真数据中，它能分析出不同碰撞角度、速度与车辆结构变形、零部件损坏之间的复杂关联，为工程师优化汽车安全设计提供更全面的知识支持。

（2）数据生成与扩充

基于深度学习的 DeepSeek 可以根据已有的 CAE 数据，生成更多具有多样性和代表性的虚拟数据。在一些难以通过实际试验获取大量数据的场景，如极端工况下的航空发动机仿真，DeepSeek 生成的数据能扩充训练集，帮助 CAE 模型学习到更广泛的工况特征，提升模型的泛化能力和准确性。

2、模型优化与仿真流程优化层面

（1）智能模型构建与参数调整

在 CAE 模型构建过程中，DeepSeek 可以根据用户的设计需求和相关领域知识，智能推荐合适的模型架构和初始参数。例如，在有限元分析模型搭建时，它能依据工程结构特点、材料属性等信息，快速给出单元类型选择、网格划分策略等建议，甚至自动完成部分模型构建工作。同时，在仿真过程中，根据实时反馈的数据，DeepSeek 可以利用优化算法动态调整模型参数，使仿真结果更接近实际情况，进一步缩短仿真时间。

（2）仿真流程自动化与智能决策

DeepSeek 能够理解自然语言指令，将其转化为可执行的 CAE 操作流程。工程师可以通过自然语言与 CAE 系统交互，如 “分析这个零件在高温高压下的应力分布，并给出优化建议”，DeepSeek 驱动 CAE 软件自动完成模型加载、参数设置、仿真计算以及结果分析，并基于分析结果给出针对性的设计优化建议，实现仿真流程的高度自动化和智能化决策。

3、多物理场耦合与复杂系统仿真层面

（1）多物理场耦合模型融合

对于涉及多物理场耦合（如结构 - 热 - 流体耦合）的复杂 CAE 仿真，DeepSeek 可以协助建立统一的多物理场耦合模型。它能够学习不同物理场之间的相互作用机制，通过深度学习算法将各个物理场的子模型融合在一起，提高多物理场耦合仿真的精度和效率。例如，在飞行器的气动热 - 结构耦合分析中，DeepSeek 可以整合气动热和结构力学的仿真模型，准确模拟高温气流对飞行器结构的热应力影响。

（2）复杂系统行为预测与优化

在复杂系统的 CAE 仿真中，如大型工业生产线、智能城市系统等，DeepSeek 可以综合考虑各种因素和相互关系，对系统的整体行为进行预测和优化。它可以模拟不同决策和外部条件下系统的响应，帮助工程师提前制定应对策略，优化系统性能，实现复杂系统的高效运行和可持续发展。