PhysicsX是一家专注于将人工智能应用于工程领域的公司，其推出的Airplane技术演示器基于最新的“大型几何模型LGM-Aero”，旨在通过生成式设计和深度学习加速航空航天工程中的设计流程。该工具面向无人机爱好者、科技爱好者及专业航空航天工程师，提供从概念生成到性能预测的全流程支持，显著缩短传统仿真工具，如CFD（Computational Fluid Dynamics ）和FEA（Finite Element Analysis），所需的时间。
一、LGM-Aero与深度学习模型
- 大型几何模型（LGM-Aero）
- 高效表示几何形状，支持生成新颖的飞机设计。
- 结合气动弹性与航空结构优化的能力，通过零样本学习（zero-shot learning）直接预测物理性能，绕过传统数值模拟步骤。
- 训练数据包括开源网格数据集和自生成的CFD/FEA仿真数据，覆盖数万次模拟，确保模型能够预测升力、阻力、稳定性和结构应力等关键参数。
- 深度学习与贝叶斯方法
- 深度学习模型用于快速求解复杂物理问题（如气动力学和结构力学），结果秒级反馈。
- 贝叶斯方法量化预测不确定性，用户可直观评估模型置信度。
二、功能与用户交互
- 设计空间探索
- 用户可通过设定工程需求（如有效载荷重量）过滤设计空间，或基于升阻比、稳定性等性能参数可视化潜在设计。
- 支持在“潜在空间”（latent space）中点击任意位置生成独特设计，系统通过512维特征压缩至二维映射实现灵活插值。
- 实时调整与优化
- 选择设计后可秒级预览压力场分布，识别设计优劣区域。
- 通过网格变形工具局部或全局调整几何形状，结果即时更新。
- 结构优化功能自动生成承载外部载荷的蒙皮，并可视化应力分布，标记需强化的热点区域。
- 验证与导出
- 支持导出STL文件，供3D打印或传统仿真工具验证。
- 结合CFD与FEA的等效结果，大幅缩短从设计到验证的周期。
三、技术优势与应用场景
- 速度与效率
- 传统仿真需数小时至数天的任务（如压力场预测），Airplane仅需数秒。
- 生成新设计的速度比传统CAD工具快数个数量级，尤其适合快速迭代场景。
- 适用性与局限性
- 对“类飞行器”形状预测精度高，但极端偏离常规的几何可能效果不佳。
- 目标用户包括业余爱好者（如航模设计）与专业工程师（如航空结构优化）。
Airplane通过生成式AI与物理模型的深度融合，重新定义了飞行器设计流程，将创意到原型的周期从数周缩短至分钟级，为工程领域的高效创新提供了全新范式。