在建筑与工厂项目中，流动分析的工况数量增长很快。5种楼栋布局方案、4种开口条件、16个风向组合起来就是320个工况。若每个工况需要4小时，简单计算也要53天。设计进度不会等待，因此现实中大多只挑选少数工况计算，其余则靠推估。
问题在于“挑选哪些工况”
经验丰富的工程师通常能选得不错。但这种选择的依据很难向第三方解释，在审议中被问到“为什么只审查了这些条件”时，往往难以作答。更大的问题是，存在直觉会遗漏的组合。单个变量都没有问题、却只在特定组合下性能急剧恶化的区段，实际上经常被发现。
代理模型（Surrogate Model）的作用
代理模型通过学习少量精细分析结果，对其余条件的结果进行近似预测。这里的关键是，代理模型的预测值不作为结论使用。代理模型始终只是指明哪里需要精细分析的地图。
实务应用流程
- 第1步 — 初始采样 · 选取20~40个均匀覆盖设计变量空间的工况进行精细CFD分析。采用拉丁超立方等空间填充方法，而非随机选择。
- 第2步 — 代理模型训练 · 用初始结果构建响应面，并通过交叉验证量化预测误差。误差超出允许范围时追加样本。
- 第3步 — 全域扫描 · 利用代理模型在数秒内扫描全部组合，识别风险区段与最优候选区段。
- 第4步 — 精选精细分析 · 仅对风险区段边界和10~20个最优候选工况重新进行精细CFD计算并加以确认。
- 第5步 — 验证与报告 · 对照精细分析结果与代理模型预测，在报告中明确标注模型的置信区间。
实际效果与局限
在DINETT完成的一项园区布局审查中，与全量计算的320个工况相比，精细分析减少到54个工况。审查周期缩短约一半，同时审查的条件数量反而增加了。在此过程中还发现了两个凭直觉不会选中的风险组合。
但局限也很明显。在物理现象不连续变化的区段——例如突然发生流动分离的条件下——代理模型的预测会严重偏离。因此，代理模型可信度低的区域必须通过精细分析确认，而且不能把这一判断交给自动化。
核心原则
AI用于扩大审查范围，而不用于得出结论。最终判定必须基于精细分析结果和工程师的判断，报告中须明确区分哪些工况是精细分析、哪些是预测。
AI用于扩大审查范围，而不用于得出结论。最终判定必须基于精细分析结果和工程师的判断，报告中须明确区分哪些工况是精细分析、哪些是预测。
从哪里开始比较好
并非所有项目都需要这种方法。工况数少于50个时，全量计算更简单也更安全。这种方法真正有意义的条件是变量在3个以上、组合超过100个工况，且设计进度紧迫。
此外，要在组织内部落实这一工作流程，还需同时具备分析自动化脚本和结果管理体系。DINETT支持将流程与模板移交给客户，帮助客户以自身能力运行。
本文基于DINETT工程模拟部门的实务经验撰写。如需具体应用方法或项目咨询，请通过服务咨询与我们联系。
