Method, device, system, storage medium and program product for CAE simulation analysis

Abstract

Embodiments of the present application provide a method, device, system, computer-readable storage medium and computer program product for CAE simulation analysis. The method includes: receiving a CAE simulation problem; performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem to obtain at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, wherein the surrogate model library comprises multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format; executing the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination when at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination is obtained, and generating at least one simulation result based on the CAE simulation problem; evaluating a fidelity of each simulation result from multiple dimensions, and selecting a simulation result with the highest fidelity and determining whether the highest fidelity meet preset requirement, and when the highest fidelity meet preset requirement, taking the simulation result with the highest fidelity as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem. The technical solutions of the present application can accelerate the CAE simulation analysis and reduce the product design cycles and design costs.

Description

METHOD, DEVICE, SYSTEM, STORAGE MEDIUM AND PROGRAM PRODUCT FOR CAE SIMULATION ANALYSISFIELD

[0001] The present application relates to industrial technologies, and more particularly, to a method, device, system, computer-readable storage medium and computer program product for CAE (Computer Aided Engineering) simulation analysis.BACKGROUND

[0002] CAE is an approximate numerical analysis method used to solve problems including complex engineering and product structural strength, stiffness, buckling stability, dynamic response, heat conduction, three-dimensional multi-body contact, elastic-plastic and other mechanical properties analysis and calculation, as well as structural performance optimization design.

[0003] CAE simulation analysis is widely used in product design, but it may be very time-consuming and resource-intensive, especially during the detailed design and optimization stages that related to multiple disciplinary physical processes. This also limits its application in real-time simulation during product operations.

[0004] In view of this, those skilled in the art are committed to finding solutions to accelerate the CAE simulation analysis process.SUMMARY

[0005] According to embodiments of the present application, a method, device, system, computer-readable storage medium and computer program product for CAE simulation analysis are provided to accelerate the CAE simulation analysis process and reduce the product design cycles and design costs.

[0006] The method for CAE simulation analysis provided in embodiments of the present application includes: receiving a CAE simulation problem; performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem to obtain at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, wherein the surrogate model library comprises multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format; executing the at least one  candidate surrogate model and / or surrogate model combination when at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination is obtained, and generating at least one simulation result based on the CAE simulation problem; evaluating a fidelity of each simulation result from multiple dimensions, and selecting a simulation result with the highest fidelity and determining whether the highest fidelity meet preset requirement, and when the highest fidelity meet preset requirement, taking the simulation result with the highest fidelity as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem.

[0007] In an example, before performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem, further includes: performing a comprehensive analysis on related information involved in the CAE simulation problem, and dividing the CAE simulation problem into at least one single physics problem with internal data interaction; wherein performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem includes: performing screening on surrogate models in a surrogate model library using a searching algorithm according to the CAE simulation problem and the at least one single physics problem with internal data interaction.

[0008] In an example, wherein performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem includes: performing screening on surrogate models in a surrogate model library using a large language model according to the CAE simulation problem.

[0009] In an example, the method further includes: when no candidate surrogate model and / or surrogate model combination is screened out, or when the highest fidelity do not satisfy a preset requirement, obtaining a CAE simulation result from a CAE simulation engine in which a mechanism model is constructed for the CAE simulation problem.

[0010] The device for CAE simulation analysis provided in embodiments of the present application includes: a surrogate model screening and grouping module, configured to receive a CAE simulation problem, perform screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem to obtain at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, and output the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination when the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination is obtained, wherein the surrogate model library comprises multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified,  structured, and easily accessible data format; a surrogate model execution module, configured to execute the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, and generate at least one simulation result based on the CAE simulation problem; and a simulation result validation module, configured to evaluate a fidelity of each simulation result from multiple dimensions, select a simulation result with the highest fidelity and determine whether the highest fidelity meet preset requirement, when the highest fidelity meet preset requirement, take the simulation result with the highest fidelity as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem.

[0011] In an example, the surrogate model screening and grouping module is further configured to perform a comprehensive analysis on related information involved in the CAE simulation problem, and divide the CAE simulation problem into at least one single physics problem with internal data interaction; and then perform screening on surrogate models in a surrogate model library using a searching algorithm according to the CAE simulation problem and the at least one single physics problem with internal data interaction.

[0012] In an example, the surrogate model screening and grouping module perform screening on surrogate models in a surrogate model library using a large language model according to the CAE simulation problem.

[0013] The device for CAE simulation analysis provided in embodiments of the present application includes: at least one memory, to store a computer program; and at least one processor, to call the computer program stored in the at least one memory to perform a method mentioned above.

[0014] The system for CAE simulation analysis provided in embodiments of the present application includes: a surrogate model library, comprising multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format; and the device for CAE simulation analysis mentioned above.

[0015] The non-transitory computer-readable storage medium, on which a computer program is stored, the computer program is to be executed by a processor to implement the method mentioned above.

[0016] The computer program product including a computer program, the computer program, when executed by a processor, implements the method mentioned above.

[0017] It can be seen from the above technical solutions that by providing a surrogate model library including multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format, when a CAE simulation problem is received, an appropriate surrogate model or surrogate model combination can be directly obtained from the surrogate model library, and then by executing obtained appropriate surrogate model or surrogate model combination, a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem can be outputted, thus the CAE simulation analysis can be accelerated. Since no mechanism model needs to be constructed, the product design cycles and design costs can be reduced.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0018] For a better understanding of the present application, reference should be made to the Detailed Description below, in conjunction with the following drawings in which like reference numerals refer to corresponding parts throughout the figures.

[0019] Figure 1 is a schematic diagram illustrating a system for CAE simulation analysis according to embodiments of the present application.

[0020] Figure 2 is a flow diagram illustrating a method for CAE simulation analysis according to embodiments of the present application.

[0021] Figure 3 is a flow diagram illustrating a method for CAE simulation analysis according to an example of the present application.

[0022] Figure 4 is a schematic diagram illustrating a device for CAE simulation analysis according to embodiments of the present application.

[0023] The reference numerals are as follows: DETAILED DESCRIPTION

[0024] In order to accelerate the CAE simulation analysis process, some surrogate models based on AI algorithms are explored in some application.

[0025] For example, some methods for accelerating CAE simulation analysis usually include simplified models obtained by using AI-based computing methods to construct reduced-order or surrogate models. However, these models are typically generated by professional users using open-source or professional design assistance software, such as HEEDS. This requires users to have specialized knowledge and skills, and they must invest time and resources to generate and train specific data for specific problems.

[0026] In addition, complex physical phenomena often involve multiple physical fields and tens or even hundreds of variables. Obtaining simulation data for a single sample point through multi-physics simulations may require several to hundreds of CPU hours. This means that constructing a dataset for building a simplified model for complex physical phenomena requires a significant amount of computing resources. Additionally, trained models can only achieve simulation acceleration for a specific problem, and when it exceeds the scope of the model construction, the entire dataset needs to be rebuilt at significant expense.

[0027] It can be seen, current surrogate models often require significant time and computing resources for sample generation, and the surrogate models lack generality and reusability.

[0028] Therefore, embodiments of the present application propose a system architecture that utilizes an integrated surrogate model library to accelerate CAE simulation analysis processes. In the integrated surrogate model library, surrogate models regarding different physical problems, physical phenomena, simulation objects, input / output parameter types,  boundary conditions and variable ranges are collected and stored. The integrated surrogate model library can be integrated into CAE simulation software to help users speed up the product design process, and it can also support real-time simulation analysis during product operations.

[0029] Reference will now be made in detail to examples, which are illustrated in the accompanying drawings. In the following detailed description, numerous specific details are set forth in order to provide a thorough understanding of the present application. Also, the figures are illustrations of an example, in which assemblies shown in the figures are not necessarily essential for implementing the present application. In other instances, well-known assemblies, components, and circuits have not been described in detail so as not to unnecessarily obscure aspects of the examples.

[0030] Figure 1 is a schematic diagram illustrating a system for CAE simulation analysis according to embodiments of the present application. As shown in Figure 1, the system 1 may include a surrogate model library 11, a surrogate model screening and grouping module 12, a surrogate model execution module 13, and a simulation result verification module 14. The system is capable of receiving simulation problem information and exporting simulation results through an interface. It can also perform bi-directional data transfer with the CAE simulation engine 2.

[0031] The surrogate model library 11 includes various pre-trained and stored surrogate models, for example, includes surrogate models regarding single-physics process or multi-physics processes, and regarding different physical problems, physical phenomena, simulation objects, input / output parameter types, boundary conditions, variable ranges, and the like. In order to manage the surrogate models in the surrogate model library 11, the key information such as the simulation objects, physical problems, physical phenomena, boundary conditions, input / output parameter types, and variation ranges corresponding to each surrogate model are stored in a unified, structured, and easily accessible data format, for instance, UML language, or knowledge graph. Each surrogate model can be stored as a file in a universal model format, for instance, FMU, ONNX. The surrogate model library can also be extended with fine-tuned surrogate models and / or new trained surrogate models.

[0032] The surrogate model screening and grouping module 12 is configured to receive a CAE simulation problem INp, perform screening on surrogate models in a surrogate model  library according to the CAE simulation problem to obtain at least one corresponding candidate surrogate model and / or surrogate model combination, and output the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination. In an example, when there is no available surrogate model and surrogate model combination, the surrogate model screening and grouping module 12 may directly transmit the CAE simulation problem to the CAE simulation engine 2.

[0033] In an example, the surrogate model screening and grouping module 12 may perform a comprehensive analysis on related information for example physical objects, physical processes, boundary conditions, and input parameters involved in the CAE simulation problem, and then divide the CAE simulation problem into at least one single physics problem with internal data interaction, and perform screening on surrogate models in a surrogate model library using a searching algorithm according to the whole CAE simulation problem and the at least one divided single physics problem with internal data interaction. In the example, the comprehensive analysis may be done in a model-based system engineering (MBSE) format, which allows the problem to be divided into multiple single physics problems with internal data interaction following the MBSE description. In the example, the corresponding surrogate models or surrogate model combinations may be searched out from the surrogate model library 11 using a smart searching algorithm, and the algorithm may take into account information of the whole CAE simulation problem and each single physics problem, and identify the most suitable surrogate models for each simulation. In another example, the surrogate model screening and grouping module 12 may directly perform screening on surrogate models in the surrogate model library 11 according to the whole CAE simulation problem using a Large Language Model (LLM) without dividing the whole CAE simulation problem into at least one single physics problem.

[0034] In an example, the surrogate model screening and grouping module 12 may receive the CAE simulation problem from an interface 15, and the interface 15 may be an interface for CAE software and / or for real-time simulation in operation. In an example, a user may input simulation-related information corresponding to a CAE simulation problem via the interface, the surrogate model screening and grouping module 12 may extract the CAE simulation problem from the simulation-related information.

[0035] The surrogate model execution module 13 is configured to execute the candidate surrogate models and / or surrogate model combinations using applicable methods, and generate fast simulation results based on the CAE simulation problem.

[0036] In an example, the surrogate models and / or surrogate model combinations may be executed in parallel to further improve the efficiency of the simulation analysis process. Additionally, the surrogate model execution module 13 can generate confidence level information for the corresponding simulation results, if the surrogate model algorithm supports it.

[0037] The simulation result validation module 14 is configured to obtain the simulation results of candidate surrogate models and / or surrogate model combinations provided by the surrogate model execution module 13, evaluate a fidelity of each simulation result from multiple dimensions, such as the accuracy of the surrogate model and the confidence level of the simulation result, and select a simulation result with the highest overall fidelity and determine whether the highest fidelity meet preset requirement, when the highest fidelity meet preset requirement, take the simulation result with the highest fidelity as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem. When there is no available fast simulation result or the fidelity of the fastest simulation result does not meet the preset requirement, the simulation result validation module 14 may transfer the CAE simulation problem to the CAE simulation engine 2 to obtain the corresponding CAE simulation result. Finally, the simulation result validation module 14 transmits the CAE simulation result OUTr of the CAE simulation problem INp back to the interface.

[0038] In an example, the fidelity may be replaced by an uncertainty level, and the simulation result with the highest fidelity may be replaced by the simulation result with minimum uncertainty level.

[0039] The CAE simulation engine 2 is configured to generate a CAE simulation result according to the CAE simulation problem by using a conventional method, for instance, in the CAE simulation engine 2, a mechanism model may be constructed for the CAE simulation problem. In an example, the CAE simulation engine 2 may return the CAE simulation result to the simulation result validation module 14, and the simulation result validation module 14 will transmit the CAE simulation result back to the interface. In another  example, the CAE simulation engine 2 may directly return the CAE simulation result back to the interface.

[0040] In an example, the simulation result from the CAE simulation engine 2 can be stored, and later be used as additional training data to improve the fidelity of current surrogate models and / or as training data to train a new surrogate model.

[0041] In an example, the combination of the surrogate model screening and grouping module 12, the surrogate model execution module 13, and the simulation result verification module 14 in above system may be implemented separately as a device for CAE simulation analysis. That is to say, embodiments of the present application may also provide a device for CAE simulation analysis including the surrogate model screening and grouping module 12, the surrogate model execution module 13, and the simulation result verification module 14.

[0042] Figure 2 is a flow diagram illustrating a method for CAE simulation analysis according to embodiments of the present application. The method can be used to achieve the system for CAE simulation analysis in embodiments of the present application. For details not disclosed in method embodiments of the application, please refer to the corresponding description in system embodiments of the application. As shown in figure 2, the method may include the following processes.

[0043] At block 201, a CAE simulation problem is received.

[0044] At block 202, screening is performed on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem to obtain at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, wherein the surrogate model library comprises multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format. When at least one candidate surrogate model and / or at least one surrogate model combination is obtained, block 203 is performed; otherwise, block 207 is performed.

[0045] In an example, between block 201 and block 202, the method may further include: performing a comprehensive analysis on related information involved in the CAE simulation problem, and dividing the CAE simulation problem into at least one single physics problem with internal data interaction. In the example, at block 202, screening may be performed on surrogate models in a surrogate model library using a searching algorithm according to the  CAE simulation problem and the at least one single physics problem with internal data interaction.

[0046] In another example, at block 202, screening may be performed on surrogate models in a surrogate model library using a large language model (LLM) according to the CAE simulation problem.

[0047] At block 203, the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination is executed, and at least one simulation result based on the CAE simulation problem is generated.

[0048] At block 204, fidelity of each simulation result is evaluated from multiple dimensions, and a simulation result with the highest fidelity is selected.

[0049] At block 205, whether the highest fidelity satisfies preset requirement is determined, and when the highest fidelity meet preset requirement, block 206 is performed; otherwise, block 207 is performed.

[0050] At block 206, the simulation result with the highest fidelity is taken as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem.

[0051] At block 207, a CAE simulation result is obtained from a CAE simulation engine in which a mechanism model is constructed for the CAE simulation problem.

[0052] In the example, when no candidate surrogate model and / or surrogate model combination is screened out at block 202, or when the highest fidelity do not satisfy a preset requirement at block 205, a CAE simulation result can be obtained from a CAE simulation engine in which a mechanism model is constructed for the CAE simulation problem.

[0053] Figure 3 is a flow diagram illustrating a method for CAE simulation analysis according to an example of the present application. In the example, a surrogate model library 11is integrated into CAE simulation software for rapid analysis of IPM motor design performance parameters, and the surrogate model library 11 consists of multiple surrogate models of different topologies, design parameter ranges, electromagnetic performance, thermal performance, noise performance, and more. As shown in figure 3, the method may include the following processes.

[0054] At block 301, a user provides the geometric design parameters, material information, and driving information of the motor, as well as the KPI information of the electromagnetic and thermal performance to be analyzed in the CAE software. The inputs of the user are transmitted to the system for CAE simulation analysis or the device for CAE simulation analysis through an interface.

[0055] At block 302, the surrogate model screening and grouping module 12 analyze the corresponding topology type, design parameter range, and target KPI of motor parameters provided by the user.

[0056] At block 303, the surrogate model screening and grouping module 12 screens the available surrogate models and / or surrogate model combination from the surrogate model library 11. In this example, the user wants to evaluate the maximum temperature in operation of the motor. The A1 model represents the relationship between design parameters and maximum temperature in operation for this topology of IPM motor, so it passes the screening. The B1 model represents the relationship between design parameters and electromagnet performance of the motor, and the B2 model represents the relationship between electromagnetic performance of the motor and the maximum temperature in operation. Therefore, grouping B1 and B2 models can also solve the simulation problem, and thus the group of B1 and B2 models namely B1 and B2 model combination passes the screening. The global surrogate model A1. fmu and the surrogate model B1. fmu and B2. fmu combination are then selected and sent to the surrogate model execution module 13.

[0057] At block 304, the surrogate model execution module 13 obtains the estimated values of the target KPI and the uncertainty evaluation of each of A1 model and B1, B2 model group estimation through execution the A1 model and B1, B2 model group, respectively.

[0058] At block 305, the simulation result validation module 14 analyzes the evaluated uncertainty level of the available surrogate models and / or surrogate model groups. In this example, the simulation result validation module 14 compares the uncertainty level of A1 model and B1, B2 model group.

[0059] In scenario 1, the simulation result validation module 14 finds that the uncertainty evaluation of the B1, B2 model group result is lower and meets the system criteria. The  system for CAE simulation analysis or the device for CAE simulation analysis will feed the result back to the interface.

[0060] In this scenario, the simulation result can be obtained by the user within 2 seconds on a normal PC. If a normal CAE simulation analysis is used, it would take nearly ten minutes on the same PC to obtain the simulation results.

[0061] In scenario 2, neither of the uncertainty evaluation results meets the system criteria, then the CAE simulation engine 2 is used to generate the CAE simulation result, and the CAE simulation result will be provided to the user via the interface.

[0062] In this example, the CAE simulation result is stored and can be used to fine-tune the corresponding surrogate model, e.g. retraining the model using the new data and initial dataset. In this example, the global surrogate model A1. fmu and the grouped surrogate model B1.fmu and B2. fmu can be fine-tuned using the stored CAE simulation result and the original simulation result database, and the fine-tuned model A1_new. fmu, B1_new. fmu, and B2_new. fmu will be stored in the Surrogate Model Library 11 with updated descriptions for further applications.

[0063] In fact, the device for CAE simulation analysis provided by this embodiment of the present application may be specifically implemented in various manners. For example, the device for CAE simulation analysis may be compiled, by using an application programming interface that complies with a certain regulation, as a plug-in that is installed in an intelligent terminal, or may be encapsulated into an application program for a user to download and use.

[0064] When compiled as a plug-in, the device for CAE simulation analysis may be implemented in various plug-in forms such as ocx, dll, and cab. The device for CAE simulation analysis provided by this embodiment of the present application may also be implemented by using a specific technology, such as a Flash plug-in technology, a RealPlayer plug-in technology, an MMS plug-in technology, a MIDI staff plug-in technology, or an ActiveX plug-in technology.

[0065] The method for CAE simulation analysis provided by this implementation manner of the present application may be stored in various storage mediums in an instruction storage manner or an instruction set storage manner. These storage mediums include, but are not  limited to: a hard disk, a flash memory, a USB flash drive, a CF card, an SD card, an SDHC card, an MMC card, an SM card, a memory stick, and an xD card.

[0066] Moreover, it should be clear that an operating system operated in a computer can be made, not only by executing program code read by the computer from a storage medium, but also by using an instruction based on the program code, to implement some or all actual operations, so as to implement functions of any embodiment in the foregoing embodiments.

[0067] For example, figure 4 is a schematic diagram illustrating another device for CAE simulation analysis according to embodiments of the present application. The device may be used to perform the method shown in figure 2, or to implement the device shown in figure 1. As shown in figure 4, the device may include at least one memory 41 and at least one processor 42. In addition, some other components may be included, such as communication port, input / output controller, network communication interface, etc. These components communicate through bus 43, etc.

[0068] At least one memory 41 is configured to store a computer program. In one example, the computer program can be understood to include various modules of the device shown in figure 1. In addition, at least one memory 41 may store an operating system or the like. Operating systems include but are not limited to: Android operating system, Symbian operating system, windows operating system, Linux operating system, etc.

[0069] At least one processor 42 is configured to call the computer program stored in at least one memory 41 to perform a method for constructing a requirement behavior tree described in embodiments of the present application. The processor 42 can be CPU, processing unit / module, ASIC, logic module or programmable gate array, etc. It can receive and send data through the communication port.

[0070] The I / O controller has a display and an input device, which is used to input, output and display relevant data.

[0071] The proposed scheme for CAE simulation analysis offers several advantages, including:

[0072] The scheme can significantly reduce the time and resources required for users to obtain CAE simulation analysis results while ensuring fidelity. When applied to CAE  simulation software, it can improve user satisfaction, reduce product design cycles and design costs. When applied to product operation digital twins, it can lower the cost of digital twin construction and improve application deployment and implementation speed.

[0073] The scheme can achieve multi-physics field analysis simulation results based on multiple modular surrogate models. This significantly improves the reusability and applicability of surrogate models and expands the application scenarios for fast analysis algorithms. The automatic screening and grouping algorithms reduce the effort of both generating surrogate models and selecting the suitable surrogate models for a given multi-physics problem. Additionally, the error analysis algorithm can provide a quantitative estimate of the fidelity of fast analysis results.

[0074] The integrated, scalable, and automatically updated surrogate model library can gradually improve simulation result fidelity based on increasingly rich data. This reduces the significant computational resource cost required for users to generate surrogate models themselves and reduces the computational power and carbon emissions waste caused by users generating surrogate models themselves.

[0075] For some software, the proposed scheme can provide additional value to the users by enabling software developers to integrate expandable and reusable surrogate models into the CAE software. This allows users to obtain prompt CAE simulation results with acceptable fidelity.

[0076] Additionally, the proposed scheme can enable customers to generate reusable CAE simulation surrogate models with much less effort in sample generation and AI model training. Overall, it can reduce the product design cycles and design costs for the CAE software customers.

[0077] For edge service, and digital twin, the proposed scheme can significantly reduce the time and effort used in real-time digital twin generation. The scalability and reusability of the trained surrogate models are greatly enhanced, enabling the creation of more accurate and reliable digital twins. This allows providers to offer better services to their customers, improving overall efficiency and productivity.

[0078] It should be understood that, as used herein, unless the context clearly supports exceptions, the singular forms "a" ( "a" , "an" , "the" ) are intended to include the plural forms.  It should also be understood that, "and  / or" used herein is intended to include any and all possible combinations of one or more of the associated listed items.

[0079] The number of the embodiments of the present application are only used for description, and do not represent the merits of the implementations.

[0080] Independent of the grammatical term usage, individuals with male, female or other gender identities are included within the term.

[0081] The foregoing description, for purpose of explanation, has been described with reference to specific examples. However, the illustrative discussions above are not intended to be exhaustive or to limit the present application to the precise forms disclosed. Many modifications and variations are possible in view of the above teachings. The examples were chosen and described in order to best explain the principles of the present application and its practical applications, to thereby enable others skilled in the art to best utilize the present application and various examples with various modifications as are suited to the particular use contemplated.

[0082] Independent of the grammatical term usage, individuals with male, female or other gender identities are included within the term.

Claims

1.A method for CAE simulation analysis, characterized in that, comprising:receiving a CAE simulation problem;performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem to obtain at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, wherein the surrogate model library comprises multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format;executing the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination when at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination is obtained, and generating at least one simulation result based on the CAE simulation problem;evaluating a fidelity of each simulation result from multiple dimensions, and selecting a simulation result with the highest fidelity and determining whether the highest fidelity meet preset requirement, andwhen the highest fidelity meet preset requirement, taking the simulation result with the highest fidelity as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem.2.The method for CAE simulation analysis according to claim 1, characterized in that, before performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem, further comprising:performing a comprehensive analysis on related information involved in the CAE simulation problem, anddividing the CAE simulation problem into at least one single physics problem with internal data interaction;wherein performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem comprises: performing screening on surrogate models in a surrogate model library using a searching algorithm according to the CAE simulation problem and the at least one single physics problem with internal data interaction.3.The method for CAE simulation analysis according to claim 1, characterized in that, wherein performing screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem comprises:performing screening on surrogate models in a surrogate model library using a large language model according to the CAE simulation problem.4.The method for CAE simulation analysis according to any one of claims 1 to 3, characterized in that, further comprising:when no candidate surrogate model and / or surrogate model combination is screened out, or the highest fidelity do not satisfy a preset requirement, obtaining a CAE simulation result from a CAE simulation engine in which a mechanism model is constructed for the CAE simulation problem.5.A device for CAE simulation analysis according to any one of claims 1 to 3, characterized in that, comprising:a surrogate model screening and grouping module (12) , configured to receive a CAE simulation problem, perform screening on surrogate models in a surrogate model library according to the CAE simulation problem to obtain at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, and output the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination when the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination is obtained, wherein the surrogate model library comprises multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format;a surrogate model execution module (13) , configured to execute the at least one candidate surrogate model and / or surrogate model combination, and generate at least one simulation result based on the CAE simulation problem; anda simulation result validation module (14) , configured to evaluate a fidelity of each simulation result from multiple dimensions, select a simulation result with the highest fidelity and determine whether the highest fidelity meet preset requirement, when the highest fidelity meet preset requirement, take the simulation result with the highest fidelity as a CAE simulation result corresponding to the CAE simulation problem.6.The device for CAE simulation analysis according to claim 5, characterized in that, the surrogate model screening and grouping module (12) is further configured to perform a comprehensive analysis on related information involved in the CAE simulation problem, and divide the CAE simulation problem into at least one single physics problem with internal data interaction; and then perform screening on surrogate models in a surrogate model library using a searching algorithm according to the CAE simulation problem and the at least one single physics problem with internal data interaction.7.The device for CAE simulation analysis according to claim 5, characterized in that, the surrogate model screening and grouping module (12) perform screening on surrogate models in a surrogate model library using a large language model according to the CAE simulation problem.8.A device for CAE simulation analysis according to claim 5, characterized in that, comprising:at least one memory (41) , to store a computer program; andat least one processor (42) , to call the computer program stored in the at least one memory (41) to perform a method according to any one of claims 1 to 4.9.A system for CAE simulation analysis, characterized in that, comprising:a surrogate model library (11) , comprising multiple different surrogate models whose key information are stored in a unified, structured, and easily accessible data format; and the device for CAE simulation analysis according to any one of claims 5 to 8.10.A non-transitory computer-readable storage medium, on which a computer program is stored, characterized in that, the computer program is to be executed by a processor to implement the method according to any one of claims 1 to 4.11.A computer program product comprising a computer program, characterized in that, the computer program, when executed by a processor, implements the method according to any one of claims 1 to 4.

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