便捷化：无需专业仿真知识即可轻松上手

模块化：设计效率提高30% 开发周期缩短40%

高效化：效率是COMSOL的6-8倍节约上百万的试制成本

高精度预测：单工况预测平均误差小于0.5%，跨工况预测平均误差小于1%。

快速计算：1500个循环的预测时间在5秒内完成，单点预测时间1毫秒内。

灵活部署：支持CPU和GPU计算，适应不同硬件环境。 

强大泛化能力：AI模型具有良好的适应性，可在一定程度上适应新数据。

多场景应用：可应用于汽车BMS系统等多种电池管理场景，满足不同行业需求。

计算流程高效、界面操作便捷、结果呈现清晰

节省电池极片浸润实验测试的成本

完美匹配企业级开发需求

辅助电池制造企业进行优化设计

仿真机理模型与AI深度学习算法的融合

可高效对模型进行校正

实现实时涂布厚度以及对超标数据的提前预警

电化学机理模型与AI机器学习算法的融合

高效对模型进行校正

实现电池容量预测以及对超标电池的提前预警

将仿真动态数据图的展示和计算结果进行可视

提高对锂电生产中分容工艺的能效以及设备投入

高度自动化：内置储能专业仿真流程，实现全自动化网格、设置、计算、后处理、报告；减少90%通用参数输入量；降低80%人工操作时间

高仿真效率：内置仿真任务参数化扫描和队列系统，批量生成任务，根据资源队列计算；人工等待时间减少95%；多工况重复设置时间减少95%；非工作时间资源利用率提升300%

低入门门槛：内置储能专业仿真经验参数，模板化仿真难点；仿真人员2天上手，新人7天上手

一体化仿真平台：实现生产工艺流程数据闭合，避免多个仿真软件间数据传递带来的计算误差

便捷的工艺流程建模：具备二维工艺流程建模功能，通过简单拖拽与连接能够快速地进行工艺流程搭建

分布式架构设计：创新性地将石油化工生产设计过程模拟线上化，提高在线协作效率

计算效率高，计算稳定性好，内置丰富的求解算法库

用户友好性高，使用简单，上手方便，可由AI算法自动优化求解参数

内置电化学过程仿真，对电池包（储能柜）的散热仿真更贴近于物理实际

高度自动化：降低80%人工操作时间

高仿真效率：非工作时间资源利用率提升 300%

低入门门槛：仿真人员2天上手，新人7天上手

高效性：通过六大创新点，比标准参数优化流程提速达2.5倍

通用性：可在任意仿真软件、任意边界条件、任意求解器上进行部署

灵活性：支持全局（如Cl）和网格（如u）目标优化，满足不同应用需求

智能化：采用CFD Warm-start求解加速、自动参数范围划定、超高效采样算法等先进技术

结果数据轻量化及可视化：通过精度缩减和数据分层等方法将结果数据缩小8-10倍，实现仿真结果在线实时预览

CAD与CAE结果融合展示：将几何模型与CAE模型空间位置信息关联处理，实现CAD与部分CAE结果的融合展示

任务自动调度及资源分配：根据硬件资源自动合理调整算例，提高硬件使用率和运行效率

多工况任务批量创建：支持批量输入参数，实现批量任务创建

多平台展示、多软件兼容、多软件CAE结果对比

大大减少硬盘空间的占用，降低了存储成本

大幅缩短等待时间、操作时间，用户体验好