你说CAE“算不准”，但为何它偏偏是设计端非常重要的一环？

我们元王在CAE行业已经十多年，会听到很多不同的声音，有来自业内的，也有业外的。有人说CAE仿真就是“大忽悠”，质疑仿真分析的准确性；也有人说CAE仿真是很好的工具，不仅能来预测和评估产品设计的效果和性能，还能节省研发成本和缩短时间等。

为什么一个CAE在他们的意识里，会有这样的巨大的认知差别呢？为了让更多人明白这其中的一些底层逻辑，我搜集了一些网友关于CAE的观点。他们分享的角度很新颖也蛮有趣，我相信你看完这会有启发性。

一针见血型观点：

CAE准不准，要分情况，如果输入的是供应商给的材料参数，准不准鬼知道。有没有用？肯定有用！怎么有用，精髓在对比，而不是绝对值。

现身说法型观点：

这位朋友经验很丰富，干过试验，设计，最后干了CAE。他说CAE算的准还是试验的准，不是简单的几句话能说清的。试验结果始终是有限样本和很多未知因素的结果，甚至有些结果并没有被捕捉到，也不可能捕捉到。CAE是在确定条件下给出确定结果，是经典算法的发展，并不是拿来替代试验的，也不是和试验结果直接做简单的比对的。每个对标都是一个全新的课题。刚做CAE还和人争论准确与否，做久了发现把准确与否挂在嘴上的多数没法深入讨论，还是不争论的好。遇到能讨论的人也不会讨论这么低级的问题。

通俗易懂型观点：

就这么说吧，没了CAE做指导，很多产品都不知道怎么做优化和设计了。在产品追求极致轻量化的今天，产品可不是像以往一样，你加点料，改个材料就能实现想要的目的。一个靠谱的结构可能起到的作用比你加几倍的材料还要好。这种结构的探索，基本上只有CAE能实现。我可以算的不是100%的准，但是我可以给你一个优化的方向。 我可以不准，但是我可以通过对比来预测产品是否可靠。当然，CAE还要和试验相配合，相互验证才能打出有效的组合拳。

形象比喻型观点：

问仿真跟实验对比准不准的？我感觉前提就没弄明白仿真到底是为啥而存在。

早期，当数值分析和仿真软件尚未问世之时，设计师们仅凭一些基础的手算公式来进行受力分析，或是运用弹性力学公式对板壳结构进行计算。这一过程，可称之“手工CAE”。谈及手算CAE与实验结果的对比，想必大家心中都有一杆秤。然而，这能说明手算CAE就毫无价值吗？当然不能。前面已提及，手算CAE的局限性显而易见，能解决的问题相对有限，正因如此，数值分析应运而生，将理论解进一步拓展为基于理论的数值解，姑且称之为“电脑CAE”。电脑CAE的出现，无疑彰显了其巨大的价值。随着计算方法的不断革新，“电脑CAE”相较于手工CAE，能更贴近实际工程情况，与实验结果的误差也大幅缩小。

回到原点，根据马斯克的第一性原理，电脑CAE的初衷正是为了取代手工CAE，而非取代实验。因此，与实验结果的对比，并非其首要任务，而是锦上添花之举，非刚需也。无论是电脑CAE还是手工CAE，它们本质上都是对实际工程系统的一种物理抽象。只要“电脑CAE”能解决“手工CAE”无法解决的问题，且精度更高，那便足够了。这一点，不仅外行可能不甚了解，甚至许多仿真工程师自己也未能充分意识到，他们时常因电脑CAE结果与实验结果存在差距而自责、怀疑甚至否定自己。

相信你看完上面这几个观点，心里应该有自己的答案了。下面我们继续来探讨CAE“算不准”。

在工程技术领域，CAE作为一种强大的辅助工具，其地位不容忽视。然而，对于有些产品工程师而言，似乎总带着一层“算不准”的偏见。

他们发现，CAE计算的理论值与试验的测试值往往存在一些出入，他们就断定CAE不可信，如果信了那些用软件分析的数据，那还要试验测试干嘛。因此，在面对CAE优化方案时，他们可能会心生疑虑：这些仿真分析方案真的可靠吗？

确实，对于部分CAE工程师来说，他们也无法百分之百确定CAE的准确性。这其中的根源，部分在于他们可能缺乏实际项目操作经验。仅是在虚拟仿真环境中进行多轮迭代、制定多个方案，这并不足以让他们对CAE的准确性产生充分的信心。真正的考验在于，他们是否能够通过仿真解决实际问题，并且这些问题都有试验数据作为支撑，形成闭环验证。

然而，这是否意味着CAE真的“算不准”呢？

答案并非绝对。在线性范围内，CAE实际上具有较高的精度。但要实现这一点，需要满足一系列前提条件：合理的模型简化方法、准确的材料性能数据，以及与物理试验一致的边界条件。当这些条件得到满足时，CAE在分析结构的模态、刚度等方面都能够达到较高的精度。

但在非线性范围内的情况则相对来说有些复杂，由于部件相互作用的摩擦因子、材料性能参数等多方面的不确定性，CAE分析值大概率会存在偏差。此外还存在不同的分析软件和网格差异也可能导致结果的不同。

那么，既然CAE存在“算不准”的问题，它为何偏偏是设计顶端非常重要的一环？

首先，我们需要明确的是，工程本身就是一种近似，其中充满了太多的不确定因素。而CAE在其中扮演的是一个风险预测的角色，它并不需要像解算术问题那样得到一个精确值。相反，CAE的精髓在于简化工程问题，用最短的时间、最低的代价找到解决工程问题的方向。虽然简化过程中可能会产生一定的失真，但现代的商业软件已经具备了成熟的理论体系与算法，能够基于规范化的建模尽可能地减小这种失真。

其次，从实际应用的角度来看，CAE已经证明了其巨大的价值。在汽车、电子电器、机械等领域，CAE已经历了数十年的发展历史，其理论和算法已经趋于成熟。同时，CAE在各个行业的应用成果也充分验证了其能够驱动设计提质、增效、降本的能力。例如，在新能源汽车开发周期的不断缩短中，CAE功不可没。它帮助工程师们更快地找到问题的解决方案，从而加速了产品的上市进程。

尽管你说CAE存在“算不准”，但它在设计领域中的核心地位仍然不可动摇。随着技术的不断进步和应用经验的不断积累，我们有理由相信，CAE将在未来发挥更加重要的作用，为工程技术领域带来更多的创新和突破。