这项研究由Engineering（班加罗尔）的Rohith Rajesh Mahale和Vasantha Kumar M.进行，针对固定翼无人机机翼的结构设计优化，目标是在满足强度要求的条件下获得最小应力和位移。优化流程采用多物理场方法：首先通过FlightStream（一款基于面元法的快速CFD求解器）计算飞行载荷工况下的气动压力分布，提取结构分析所需的输入载荷参数；然后基于有限元方法在OptiStruct中对机翼进行结构分析，计算应力应变分布；接着使用Design Explorer进行实验设计（DOE）和优化，对翼肋和翼梁厚度进行参数优化；最后通过PhysicsAI——一款AI驱动的工程仿真软件——实现整个优化流程的自动化。PhysicsAI利用机器学习模型替代部分传统仿真计算，在保证预测精度的前提下大幅加速了多方案评估。该研究展示了AI驱动的仿真自动化在航空结构设计中的应用前景：传统需要数周迭代的优化周期可缩短至数天，而AI模型的预测准确率在训练数据覆盖范围内可达90%以上。
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