在汽車安全研發領域，行人保護仿真是必不可少的一環，卻長期面臨“算得慢、改得煩、測得多”的痛點。傳統的有限元分析需要工程師手動劃分網格、反復調整邊界條件，一個頭型 HIC 值的評估往往耗費數小時甚至數天。

如何讓車輛的行人保護仿真計算“又快又準”？戴西 CAxWorks.VPG 給出了答案——AI Crash 智能行人保護模塊，用人工智能技術為車輛工程仿真提供新解法。

PART/1

從“經驗驅動”到“數據驅動”

該模塊的核心創新在于將卷積神經網絡（CNN） 引入行人保護分析流程。系統首先自動提取發罩空間特征，完成預處理并構建發罩空間特征數據庫。基于這一數據庫，AI 模型能夠快速學習頭型碰撞響應與結構參數之間的復雜映射關系，從而直接預測頭型的 HIC 值。整個流程無需大量重復計算，顯著縮短分析周期。

相比傳統方法，AI 預測模型具備兩大突破：一是特征自動化——不再依賴人工提取幾何特征，減少人為誤差；二是預測實時化——模型訓練完成后，新方案可在秒級內獲得 HIC 預測結果，為多輪優化迭代提供了可能。

PART/2

實測印證：AI預測效率飛躍

從測試結果來看，AI 模型的預測精度與仿真結果高度吻合，具備工程應用價值。這意味著，CAxWorks.VPG 的 AI 行人保護模塊能夠幫助車企：

大幅縮短研發周期：將原本數小時的分析壓縮至分鐘甚至秒級，支持每日數十次方案迭代。

降低計算資源成本：減少高性能計算集群的占用，同時降低物理驗證的試錯頻次。

提升優化空間：工程師可以更快驗證不同發罩結構、材料分布等設計變量，找到更優的頭部保護方案。

更重要的是，該模塊將工程師從重復耗時的建模與后處理中解放出來，專注于結構創新與安全策略的頂層設計。

在汽車安全標準日益嚴苛的今天，傳統仿真手段已漸顯瓶頸。CAxWorks.VPG 以 AI 賦能行人保護，不僅革新了分析流程，更開啟了“智能仿真”的新范式。對于追求高效、精準研發的整車企業而言，這套 AI Crash 解決方案，無疑值得重點關注。