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介绍了SplineNet，一种深度学习方法，它利用水密样条表示和基于能量的损失函数，将CAD和CAE集成用于复杂壳体结构。
本文介绍了COSMO-Agent，一个工具增强的强化学习框架，用于训练LLM执行闭环CAD-CAE优化，迭代生成参数化几何体并运行仿真直到满足约束条件，并包含一个多约束奖励和新的行业对齐数据集。