企业使命
用科技让创新变革落地
"创新变革"指的是工程仿真领域正在发生的范式转变：传统CAE仿真依赖有限元方法，计算周期长、对工程师经验依赖高；而AI+CAE融合技术代表着下一代智能仿真的方向，将从根本上改变工程设计的效率与模式。
"落地"体现在我们将前沿的物理信息驱动AI技术转化为可实际应用的产品与解决方案，真正嵌入航空航天、新能源汽车等高端制造业的产品研发流程中，而非停留在学术实验室阶段。我们致力于让"又快又准"的智能仿真成为工程师的标配工具，让技术创新真正转化为客户的竞争优势。
企业愿景
成为中国领先的物理信息驱动AI仿真技术企业，引领结构智能设计新范式
文宇元智致力于在AI+CAE融合仿真领域建立技术领导地位。我们追求的不仅是市场份额的增长，更是在物理信息神经网络（PINN）、图神经网络（GNN）等核心算法方向的技术突破，以及这些技术在结构力学仿真领域的深度应用。
核心技术架构包含三个层次：
●图神经网络（GNN）层：将CAE几何模型与计算网格自然建模为图结构（节点代表网格点，边代表连接关系），利用GNN的消息传递机制高效学习结构拓扑与力学响应之间的复杂映射关系，避免了传统神经网络对规则网格数据的依赖。
●物理信息嵌入层：区别于纯数据驱动的"黑箱"AI方案，我们将力学守恒方程（平衡方程）、材料本构关系作为软约束嵌入网络损失函数，确保AI预测结果满足基本物理规律，在小样本条件下仍能保证预测精度和泛化能力。
●CAE仿真耦合层：AI预测结果可与传统CAE仿真双向耦合——既可独立快速预测，也可作为传统仿真的初值或代理模型，实现"AI粗筛+CAE精算"的高效工作流。
产品功能模块详述：
模块一：智能算法引擎
●功能描述：物理信息驱动GNN核心算法库，支持结构静力学、疲劳分析等多种分析类型的快速预测
●支持的分析类型：线弹性/非线性静力学分析、模态分析、复合材料渐进损伤分析、疲劳寿命预测
●技术指标：单次预测耗时秒级（对比传统CAE小时级）；预测精度R²>0.95（对比试验或精细仿真）
模块二：仿真模型库
●功能描述：预训练模型库与领域知识库，覆盖典型结构与材料类型
●覆盖的材料/结构类型：金属结构（钢、铝、钛合金）、复合材料（碳纤维层合板、夹芯结构）、典型连接结构
●模型数量/规模：已积累预训练模型数十个，覆盖航空航天典型结构、汽车车身关键部件
模块三：用户界面与交互（UI）
●功能描述：简洁直观的操作界面，支持可视化结果展示与参数化设计探索
●与主流CAE软件的集成能力：支持ANSYS、ABAQUS、Nastran等主流CAE软件的数据导入导出；支持以插件形式嵌入现有CAE工作流
●使用门槛：大幅降低对使用者力学背景和CAE经验的要求，普通工程师经简单培训即可独立使用
