1. 平台需求分析与场景定义

在启动任何CAE参数化仿真自动化平台建设之前，最关键的一步不是选软件、搭环境，而是把“要解决的工程问题”说清楚。很多团队一上来就讨论用什么脚本语言、接哪个求解器、做不做Web界面，结果平台上线后使用率很低，原因往往不是技术不行，而是需求没有落到真实的工程场景上。本节围绕三件事展开：平台要解决什么工程问题、服务哪些典型角色、用什么指标判断它是否成功。

一、先明确平台要解决的工程问题

CAE参数化仿真自动化平台的核心价值，是把“人工重复操作”转化为“可复用的参数化流程”。在传统仿真工作中，工程师通常要经历几何清理、网格划分、材料与边界条件设置、求解提交、结果提取、报告整理等环节。当设计变量只有一两个时，人工操作尚可接受；但当变量组合达到几十甚至上百组时，问题就暴露出来。

典型的工程问题可以归纳为四类。第一类是重复劳动量大：同一套仿真流程在不同尺寸、不同工况下反复执行，工程师大量时间花在点击菜单和复制粘贴上。第二类是一致性差：不同人做同一类分析，网格密度、边界条件、收敛判据可能不一致，导致结果不可比。第三类是数据追溯困难：某个结果对应哪组参数、哪个版本模型、哪次求解设置，往往靠人工记录，容易丢失。第四类是响应速度慢：设计部门需要快速评估多个方案，但仿真排队和人工操作导致反馈周期以天甚至周计。

平台要解决的，正是把上述问题转化为可自动执行的参数化流程：输入一组设计参数，平台自动完成建模、求解、结果提取，并输出结构化数据。这里的关键词是“参数化”和“自动化”，前者决定流程能否被驱动，后者决定流程能否被重复执行。

二、梳理典型用户角色

平台不是给一个人用的。需求分析阶段必须把角色分开，因为不同角色对平台的诉求完全不同。

• 仿真工程师：平台的主要使用者。他们关心流程能否覆盖自己的分析类型，参数能否灵活修改，结果能否自动提取。他们通常具备脚本能力，但不希望从零开发。
• 设计工程师：平台的间接受益者。他们关心能否快速拿到多方案对比结果，而不必深入理解求解器设置。他们需要的是“输入尺寸、得到趋势”的轻量入口。
• 仿真主管/技术负责人：关心流程标准化、结果可追溯、团队效率是否提升。他们需要看板、日志和统计指标。
• IT/平台运维人员：关心部署方式、计算资源调度、权限管理和数据安全。他们不希望平台成为难以维护的“脚本堆”。

在需求调研时，建议对每个角色分别记录“当前怎么做、痛点是什么、期望平台做到什么”。例如仿真工程师可能说“每次改一个圆角半径都要重新划网格”，设计工程师可能说“我只想知道哪个方案刚度最高”，这两句话对应的功能优先级是不同的。

三、识别仿真流程中的痛点

把痛点按流程阶段拆开，有助于后续设计平台模块。下面这张图展示了从几何到结果的典型仿真链路，以及各环节常见的自动化切入点。

从图中可以看到，自动化并不是简单地把某个环节脚本化，而是要把整条链路串起来。几何参数、网格设置、边界条件、求解配置、结果提取字段，都需要被统一管理。如果只自动化了求解提交，但几何和结果仍然靠人工，整体效率提升有限。

四、定义自动化目标与成功指标

需求分析的最后一步，是把目标写成可衡量的指标。否则平台做完之后，很难判断它是否真的解决了问题。建议从效率、质量、覆盖度三个维度设定指标。

这些数字是示例，实际项目中需要根据团队现状填写。重要的是，指标必须在项目启动前达成共识，并且能够从平台日志或输出数据中自动统计。例如“单方案仿真周期”可以从任务提交时间戳和结果完成时间戳计算；“设置一致性”可以通过检查模板参数是否被修改来统计。

五、从场景到需求清单

把前面的分析收拢，可以得到一份场景化的需求清单。下面给出一个简化的示例，用于说明如何把工程问题翻译成平台功能。

场景：支架多尺寸静力分析
角色：仿真工程师
输入：板厚 t（2~6mm）、圆角半径 r（3~10mm）、载荷 F（500~2000N）
流程：参数化几何 → 自动网格 → 固定边界 → 求解 → 提取最大应力与位移
输出：每组参数的 max_stress、max_displacement、安全系数
成功判断：批量运行20组，无人工干预，结果自动写入CSV

这个场景虽然简单，但它包含了平台需求分析的核心要素：明确的输入参数范围、可自动执行的流程、结构化的输出字段、可验证的成功条件。实际项目中，可以按分析类型、产品线或工况分别列出多个场景，再按优先级排序。优先级高的场景通常具备三个特征：重复频率高、参数化程度高、结果判据明确。

完成本节的需求分析与场景定义后，团队应该能够回答四个问题：平台要解决的核心工程问题是什么；主要用户角色有哪些，各自诉求是什么；当前仿真流程的痛点分布在哪些环节；用什么指标判断平台是否成功。这四个问题的答案，将直接决定后续平台架构、参数化方案和自动化流程的设计方向。