知识智能
将分散的技术资料、工程问题、软件与机构组织为可检索、可关联、可追溯的专业知识资产。
- 知识实体与关系
- 技术依据与来源
- AI辅助分析
TECHNOLOGY SYSTEM
连接专业知识与仿真软件实现
恒星纪元以可信知识理解工程问题，将其转化为可计算模型、软件工作流和可验证的仿真结果。
技术原则专业知识可追溯，工程分析可复核，仿真方法可验证。
TECHNOLOGY ARCHITECTURE
从可信知识出发，将工程问题转化为可计算、可验证、可复用的软件能力。
聚变工程智能
从商业化挑战出发，将工程问题转化为可计算的仿真任务、模型需求与验证要求。
- 仿真任务定义
- 模型与数据需求
- 验证与不确定性
仿真智能
以软件平台组织模型、求解器、计算数据与验证工作流，支撑工业级聚变工程仿真。
- 多物理场建模
- 仿真工作流
- 数字工程协同
ENGINEERING METHOD
以工程问题驱动仿真软件能力
每项软件能力都需要明确仿真对象、输入数据、计算输出与验证方式。
仿真任务
明确分析目标、物理对象、工况与工程边界。
模型与数据
连接模型、参数、工程数据与技术依据。
软件工作流
配置建模方法、求解器、数据接口和计算步骤。
验证评估
组织V&V、不确定性与结果适用范围。
AI FOR FUSION
聚变AI不止于一个助手
以知识智能、AI科学计算、工程设计优化和数字孪生构成完整能力体系。
- 连接聚变知识、数据与研究依据
- 建设代理模型与多保真计算能力
- 服务参数反演与工程设计优化
- 支持状态重建、诊断恢复与异常分析
01知识智能Knowledge AI
02科学计算Scientific AI
03工程设计Engineering AI
04实验运行Operational AI
STELLAR AIAI for Fusion聚变工程智能
DIGITAL TWIN ENGINEERING
从可信模型走向持续更新的数字工程系统
数字孪生由物理模型、仿真工作流、验证体系、数据更新和决策支持共同组成。
物理与工程模型
建立明确输入、边界和适用范围的模型基础。
多物理场仿真
组织模型耦合、数据传递和求解工作流。
V&V与不确定性
通过验证、校准和不确定性分析明确结果边界。
多保真模型与AI
结合高保真、降阶和代理模型平衡精度与效率。
数据更新与决策
利用实验和运行数据更新模型，支撑设计分析。
验证与不确定性分析案例 DIV-THERMAL-012复核就绪
仿真结果实验数据
关键指标
对比状态已完成
敏感参数热接触系数
验证状态条件通过
AI的作用：通过代理建模、模型选择、参数优化、数据处理和高通量分析，提高复杂工程仿真的建模与计算效率。
SIMULATION FOUNDATION
支撑复杂工程场景的通用仿真能力
这些基础能力主要服务于聚变工程，也可适配高温、强耦合和内部状态难以直接观测的复杂制造过程。
反演与状态估计
基于有限观测数据估计关键内部状态，并明确可观测范围。
模型校准
结合实验与质量数据更新参数，保留校准记录和适用条件。
多保真计算
协同高保真、降阶与代理模型，平衡分析精度与计算效率。
V&V与UQ
通过验证、确认和不确定性分析支撑结果复核与工程使用。