你說CAE“算不準”，但為何它偏偏是設計端非常重要的一環？
我們元王在CAE行業已經十多年，會聽到很多不同的聲音，有來自業內的，也有業外的。有人說CAE仿真就是“大忽悠”，質疑仿真分析的準確性；也有人說CAE仿真是很好的工具，不僅能來預測和評估產品設計的效果和性能，還能節省研發成本和縮短時間等。
為什么一個CAE在他們的意識里，會有這樣的巨大的認知差別呢？為了讓更多人明白這其中的一些底層邏輯，我搜集了一些網友關于CAE的觀點。他們分享的角度很新穎也蠻有趣，我相信你看完這會有啟發性。
一針見血型觀點：
CAE準不準，要分情況，如果輸入的是供應商給的材料參數，準不準鬼知道。有沒有用？肯定有用！怎么有用，精髓在對比，而不是絕對值。
現身說法型觀點：
這位朋友經驗很豐富，干過試驗，設計，最后干了CAE。他說CAE算的準還是試驗的準，不是簡單的幾句話能說清的。試驗結果始終是有限樣本和很多未知因素的結果，甚至有些結果并沒有被捕捉到，也不可能捕捉到。CAE是在確定條件下給出確定結果，是經典算法的發展，并不是拿來替代試驗的，也不是和試驗結果直接做簡單的比對的。每個對標都是一個全新的課題。剛做CAE還和人爭論準確與否，做久了發現把準確與否掛在嘴上的多數沒法深入討論，還是不爭論的好。遇到能討論的人也不會討論這么低級的問題。
通俗易懂型觀點：
就這么說吧，沒了CAE做指導，很多產品都不知道怎么做優化和設計了。在產品追求極致輕量化的今天，產品可不是像以往一樣，你加點料，改個材料就能實現想要的目的。一個靠譜的結構可能起到的作用比你加幾倍的材料還要好。這種結構的探索，基本上只有CAE能實現。我可以算的不是100%的準，但是我可以給你一個優化的方向。 我可以不準，但是我可以通過對比來預測產品是否可靠。當然，CAE還要和試驗相配合，相互驗證才能打出有效的組合拳。
形象比喻型觀點：
問仿真跟實驗對比準不準的？我感覺前提就沒弄明白仿真到底是為啥而存在。
早期，當數值分析和仿真軟件尚未問世之時，設計師們僅憑一些基礎的手算公式來進行受力分析，或是運用彈性力學公式對板殼結構進行計算。這一過程，可稱之“手工CAE”。談及手算CAE與實驗結果的對比，想必大家心中都有一桿秤。然而，這能說明手算CAE就毫無價值嗎？當然不能。前面已提及，手算CAE的局限性顯而易見，能解決的問題相對有限，正因如此，數值分析應運而生，將理論解進一步拓展為基于理論的數值解，姑且稱之為“電腦CAE”。電腦CAE的出現，無疑彰顯了其巨大的價值。隨著計算方法的不斷革新，“電腦CAE”相較于手工CAE，能更貼近實際工程情況，與實驗結果的誤差也大幅縮小。
回到原點，根據馬斯克的第一性原理，電腦CAE的初衷正是為了取代手工CAE，而非取代實驗。因此，與實驗結果的對比，并非其首要任務，而是錦上添花之舉，非剛需也。無論是電腦CAE還是手工CAE，它們本質上都是對實際工程系統的一種物理抽象。只要“電腦CAE”能解決“手工CAE”無法解決的問題，且精度更高，那便足夠了。這一點，不僅外行可能不甚了解，甚至許多仿真工程師自己也未能充分意識到，他們時常因電腦CAE結果與實驗結果存在差距而自責、懷疑甚至否定自己。
相信你看完上面這幾個觀點，心里應該有自己的答案了。下面我們繼續來探討CAE“算不準”。
在工程技術領域，CAE作為一種強大的輔助工具，其地位不容忽視。然而，對于有些產品工程師而言，似乎總帶著一層“算不準”的偏見。
他們發現，CAE計算的理論值與試驗的測試值往往存在一些出入，他們就斷定CAE不可信，如果信了那些用軟件分析的數據，那還要試驗測試干嘛。因此，在面對CAE優化方案時，他們可能會心生疑慮：這些仿真分析方案真的可靠嗎？
確實，對于部分CAE工程師來說，他們也無法百分之百確定CAE的準確性。這其中的根源，部分在于他們可能缺乏實際項目操作經驗。僅是在虛擬仿真環境中進行多輪迭代、制定多個方案，這并不足以讓他們對CAE的準確性產生充分的信心。真正的考驗在于，他們是否能夠通過仿真解決實際問題，并且這些問題都有試驗數據作為支撐，形成閉環驗證。
然而，這是否意味著CAE真的“算不準”呢？
答案并非絕對。在線性范圍內，CAE實際上具有較高的精度。但要實現這一點，需要滿足一系列前提條件：合理的模型簡化方法、準確的材料性能數據，以及與物理試驗一致的邊界條件。當這些條件得到滿足時，CAE在分析結構的模態、剛度等方面都能夠達到較高的精度。
但在非線性范圍內的情況則相對來說有些復雜，由于部件相互作用的摩擦因子、材料性能參數等多方面的不確定性，CAE分析值大概率會存在偏差。此外還存在不同的分析軟件和網格差異也可能導致結果的不同。
那么，既然CAE存在“算不準”的問題，它為何偏偏是設計頂端非常重要的一環？
首先，我們需要明確的是，工程本身就是一種近似，其中充滿了太多的不確定因素。而CAE在其中扮演的是一個風險預測的角色，它并不需要像解算術問題那樣得到一個精確值。相反，CAE的精髓在于簡化工程問題，用最短的時間、最低的代價找到解決工程問題的方向。雖然簡化過程中可能會產生一定的失真，但現代的商業軟件已經具備了成熟的理論體系與算法，能夠基于規范化的建模盡可能地減小這種失真。
其次，從實際應用的角度來看，CAE已經證明了其巨大的價值。在汽車、電子電器、機械等領域，CAE已經歷了數十年的發展歷史，其理論和算法已經趨于成熟。同時，CAE在各個行業的應用成果也充分驗證了其能夠驅動設計提質、增效、降本的能力。例如，在新能源汽車開發周期的不斷縮短中，CAE功不可沒。它幫助工程師們更快地找到問題的解決方案，從而加速了產品的上市進程。
盡管你說CAE存在“算不準”，但它在設計領域中的核心地位仍然不可動搖。隨著技術的不斷進步和應用經驗的不斷積累，我們有理由相信，CAE將在未來發揮更加重要的作用，為工程技術領域帶來更多的創新和突破。
