青岛讯——2025年3月，中国高速列车技术领域取得重大突破。由中国中车统一组织，国家高速列车青岛技术创新中心联合中车青岛四方机车车辆股份有限公司，基于中车斫轮大模型开发而成的中国首个高速动车组空气动力学智能化仿真大模型在青岛正式发布。该模型的问世，标志着中国高速列车气动仿真计算能力实现了从“天级”到“秒级”的飞跃，正式宣告中国高速列车研发步入人工智能驱动的新时代。
背景：空气动力学在高速列车设计中的关键地位
在高速列车的设计与研发过程中，空气动力学效应扮演着至关重要的角色。高速行驶的列车与空气之间相互作用产生的各种力学现象，直接影响着列车的运行安全、能源消耗以及乘坐舒适性。具体而言，空气动力学性能的优劣直接决定了以下几个关键方面：
- 运行安全性： 高速列车在高速行驶时，车体周围会产生复杂的空气流动，包括气流分离、涡流、激波等现象。这些气动现象会对列车产生升力、侧向力以及阻力等作用力。如果气动设计不合理，可能导致列车运行不稳定，甚至引发安全事故。例如，侧向风作用下，列车可能发生倾覆；气动升力过大，可能导致车轮与轨道之间的接触力减小，影响制动性能。
- 能源消耗： 空气阻力是高速列车运行过程中主要的阻力来源之一。列车速度越高，空气阻力越大，消耗的能量也越多。优化列车的气动外形，降低空气阻力，可以显著降低列车的能源消耗，提高能源利用效率，符合可持续发展的要求。
- 乘坐舒适性： 高速列车运行时产生的气动噪声会影响乘客的乘坐舒适性。此外，列车进出隧道时，会产生强烈的气压波动，对乘客的耳膜造成不适。通过优化气动设计，可以降低气动噪声，减缓气压波动，提高乘客的乘坐舒适性。
- 线路适应性： 不同地区的地理环境和气候条件差异很大，对高速列车的气动设计提出了不同的要求。例如，在多风地区，需要考虑侧向风对列车运行的影响；在高海拔地区，需要考虑空气稀薄对列车气动性能的影响。
因此，在高速列车的设计阶段，必须进行大量的空气动力学仿真分析和试验验证，以确保列车具有优异的气动性能。
传统仿真方法的局限性：耗时、耗力、成本高昂
长期以来，高速列车的气动仿真主要依赖于传统的计算流体力学（CFD）方法。这种方法通过数值求解 Navier-Stokes 方程组，模拟列车周围的空气流动，从而获得列车的气动性能参数。然而，传统的CFD方法存在以下几个明显的局限性：
- 计算量大： 高速列车的气动仿真涉及复杂的湍流流动，需要对计算区域进行精细的网格划分，导致计算量巨大。
- 计算周期长： 由于计算量大，传统的CFD仿真往往需要耗费数天甚至数周的时间才能完成一次计算。
- 成本高昂： 为了提高计算效率，需要使用大量的超算资源，导致仿真成本居高不下。
- 迭代优化困难： 高速列车的设计是一个反复迭代的过程，需要对不同的设计方案进行多次仿真分析。由于传统CFD仿真耗时较长，难以满足快速迭代优化的需求。
以“复兴号”高速列车的研发为例，从概念设计阶段开始，就需要对多种车头、受电弓、风挡等关键部件进行数百次气动阻力仿真分析，反复迭代优化列车外形。重点车型的外形方案，从概念设计到最终定型往往耗时数月乃至数年时间。这严重制约了高速列车研发的效率和创新能力。
智能化仿真大模型的突破：从“天级”到“秒级”的飞跃
面对传统仿真方法的局限性，中国中车联合相关科研机构，积极探索新的仿真技术。最终，通过将人工智能技术与空气动力学仿真相结合，成功开发出高速动车组空气动力学智能化仿真大模型。该大模型实现了以下几个方面的突破：
- 计算效率大幅提升： 借助深度学习算法，大模型能够快速学习和预测列车的气动性能，将仿真计算时间从“天级”缩短至“秒级”。研发人员完成方案设计后，直接将三维几何文件导入大模型，即可在10秒内获取气动阻力、表面压力等关键数据。
- 仿真精度满足要求： 经过海量数据的训练，大模型能够准确预测列车的气动性能。目前，仿真大模型的平均预测误差约为 8%，随着训练数据集的不断完善，后续大模型的预测误差会进一步降低，目标是平均预测误差不大于 5%。
- 成本显著降低： 大模型训练完成后，即可重复使用，无需每次都进行耗时的CFD仿真，从而显著降低了仿真成本。
- 支持多用户并发： 大模型能够支持多用户同时使用，可以同时优化多个设计方案，显著提升设计效率和品质。
大模型研发负责人表示：“传统的气动仿真方法计算量大、计算周期长，为了提高效率需要利用大量超算资源，导致仿真成本增加。现在，我们把仿真大模型训练好，既能满足仿真精度，又能缩短工作时间。”
技术原理：深度学习赋能气动仿真
高速动车组空气动力学智能化仿真大模型的成功，离不开深度学习技术的支撑。该大模型主要采用了以下几种关键技术：
- 科学计算大模型框架： 该框架提供了一个通用的平台，用于构建和训练各种科学计算模型。
- 优化的几何信息神经算子： 这种算子能够有效地提取列车几何形状的特征，并将其用于气动性能的预测。
- 傅里叶神经算子： 这种算子能够有效地处理流场中的复杂湍流现象，提高仿真精度。
通过运用这些核心算法，并结合以往的高速列车研发和流体仿真经验，大模型开发团队利用海量数据对大模型进行训练，使其能够准确预测列车的气动性能。
应用前景：加速高速列车设计与优化
高速动车组空气动力学智能化仿真大模型的成功开发，将对中国高速列车技术的发展产生深远的影响。
- 加速列车设计周期： 借助大模型，研发人员可以快速评估不同设计方案的气动性能，从而加速列车的设计周期。
- 优化列车外形设计： 大模型可以用于数据驱动的整车外形智能优选和快速优化，从而提高列车的气动性能。
- 降低研发成本： 大模型可以替代传统的CFD仿真，从而降低研发成本。
- 促进技术创新： 大模型为高速列车的气动设计提供了新的思路和方法，将促进技术创新。
- 实现自主可控： 该大模型采用国产软件和硬件，适配多种国产算力资源，实现了仿真全过程的自主可控，为中国高速列车技术自主创新提供了保障。
具体而言，该大模型可以应用于以下几个方面：
- 头型优化： 快速评估不同头型的气动阻力，选择最优的头型设计。
- 转向架区域优化： 优化转向架区域的气动外形，降低气动阻力，提高运行安全性。
- 受电弓区域优化： 优化受电弓区域的气动外形，降低气动噪声，提高乘坐舒适性。
- 整车外形优化： 对整车外形进行智能优选和快速优化，提高列车的综合气动性能。
意义：自主创新，引领未来
高速动车组空气动力学智能化仿真大模型的问世，不仅是中国高速列车技术领域的一项重大突破，也是中国在人工智能与传统工业领域融合方面取得的重要成果。该模型的成功开发，标志着中国在高速列车研发领域实现了从“追赶”到“引领”的转变，为中国高速列车技术走向世界前列奠定了坚实的基础。
更重要的是，该大模型实现了仿真全过程的自主可控，摆脱了对国外商业软件的依赖，为中国高速列车技术的自主创新提供了保障。这对于提升中国高端装备制造业的竞争力，具有重要的战略意义。
展望未来，随着人工智能技术的不断发展，智能化仿真大模型将在高速列车研发中发挥越来越重要的作用。中国将继续加大对相关技术的研发投入，不断完善和优化仿真大模型，为中国高速列车技术的持续创新提供强劲动力。
参考文献
- 中国中车官方网站
- IT之家新闻报道
- 相关学术论文及专业报告 (因信息有限，此处省略具体文献，实际撰写时需补充)
Views: 0