一种多AI智能体框架实现固体力学问题的端到端有限元分析

arXiv cs.AI 论文
multi-agent finite-element-analysis solid-mechanics llm simulation abqus open-source

摘要

本文提出了AbaqusAgent，一个利用大语言模型实现固体力学有限元分析自动化的多智能体框架。在50个问题上实现了86%的成功率，降低了入门级用户的使用门槛，实现了人机仿真交互。

arXiv:2606.00138v1 公告类型：新 摘要：有限元分析（FEA）是固体力学最重要的数值方法。FEA的挑战包括入门级用户陡峭的学习曲线，以及由于关键仿真组件（如边界条件、载荷工况和求解变量）定义错误而导致的潜在错误仿真。解决实际问题通常需要多年的工程经验。为了解决这些问题，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旨在利用Abaqus（最广泛使用的FEA软件包之一）促进分析案例的生成和执行，将用户的自然语言指令转化为可执行的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、输入编写器、运行器、审查器和可视化器，涵盖了标准FEA分析的所有关键前处理和后处理步骤。已成功验证了50种不同的固体力学问题，总体成功率达到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还推进了人机仿真交互范式，并实现了与AI赋能的优化和材料表征工作流的集成。代码可在 https://github.com/LIRAM-LIN/AbaqusAgent 获取。
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缓存时间: 2026/06/02 15:45 

# 面向固体力学问题的端到端有限元分析的多AI智能体框架
来源：https://arxiv.org/abs/2606.00138
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.00138）

> 摘要：有限元分析（FEA）是固体力学中最重要的数值方法。FEA面临的挑战包括入门用户学习曲线陡峭，以及因关键仿真组件（如边界条件、载荷工况和求解变量）定义错误而导致的潜在错误仿真。解决实际问题通常需要多年的工程经验。为应对这些挑战，我们提出了AbaqusAgent——一个基于大语言模型（LLMs）的多智能体框架，用于固体力学分析。AbaqusAgent旨在利用最广泛使用的FEA软件之一Abaqus，将用户的自然语言指令转化为可执行的FEA分析及结果可视化，从而简化分析案例生成与执行。该框架由六个智能体组成，包括解释器、架构师、输入编写器、运行器、审查器和可视化器，涵盖了标准FEA分析的所有关键前处理和后处理步骤。已在50个种类多样的固体力学问题上成功验证，总体成功率达到86%。AbaqusAgent不仅提升了固体力学问题的FEA效率，降低了计算力学教育的门槛，还推动了人机仿真交互范式的进步，并实现了与AI赋能的优化及材料表征工作流的集成。代码已开源于此HTTPS链接（https://github.com/LIRAM-LIN/AbaqusAgent）

## 提交历史

来自：林世耀 \[查看邮箱（https://arxiv.org/show-email/44e20a57/2606.00138）\] **\[v1\]** 2026年5月28日星期四 23:18:33 UTC（1,806 KB）

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