AI 物理信息图神经网络冲压成形性预测

本工具是一款基于 物理信息图神经网络 (PINN-GNN) 的冲压成形性分析系统，专为汽车覆盖件航空航天钣金精密电子外壳设计。融合材料物理定律与数据驱动模型，快速预测 成形极限(FLD)、 回弹量 及 缺陷风险，助您在 2026 年实现高效的模具工艺优化。

参数配置

1 积分

分析类型

成形极限(FLD)

回弹分析

厚度分布

开裂/起皱

零件/项目名称

材料参数与工艺描述 0 字

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物理信息神经网络 (PINN) 技术原理

结合有限元仿真 (FEM) 数据与金属塑性成形物理方程（如屈服准则），在小样本下实现高精度预测。

将板料网格视为图结构，利用节点消息传递机制，高效捕捉复杂几何形状下的局部应力应变分布。

相比传统纯数据驱动AI，PINN-GNN 能够确保预测结果符合物理守恒定律，在 extrapolation 场景下表现更稳健。

支持常见汽车钢（DP系列、TRIP）、铝合金（6系、7系）及高强度钢的成形性分析。