研發背景

iGameVis通用CAE仿真后處理軟件引擎研發獲國家重點研發計劃工業軟件“揭榜掛帥”項目“CAE通用求解器”之課題三——“通用CAE后處理引擎研發”支持，由杭州電子科技大學iGame智能可視建模與仿真實驗室（負責人：徐崗教授）牽頭研發。該課題主要面向國產CAE求解器的實際需求，旨在研發自主可控的CAE仿真數據通用后處理與可視化內核，并構建具備自主知識產權的CAE通用后處理開源軟件代碼庫。

引擎介紹

iGameVis通用CAE后處理引擎是一款擁有自主知識產權的高性能后處理軟件，專為CAE仿真結果的數據整理、分析與可視化而設計，賦能航空航天、機械加工、汽車制造等多個工業領域，加速仿真分析及結構優化流程、提升研發效率。

軟件系統劃分為5個模塊：核心模塊、GUI模塊、過濾器模塊、渲染模塊、智能可視分析模塊。其中：

1. 核心模塊、過濾器模塊、渲染模塊和智能可視分析模塊共同構成內核系統。內核系統內部各模塊通過接口機制協同工作，實現模塊間的解耦與高效協作。GUI模塊則為內核系統提供用戶界面支持，承擔與用戶交互的功能。

2. 核心模塊負責實現系統的基礎功能與核心服務；過濾器模塊通過內核系統提供的標準接口與核心模塊交互，用于實現特定的算法處理或功能擴展；渲染模塊同樣通過接口訪問核心模塊和過濾器模塊所提供或處理的數據，并將其可視化呈現。

3. 智能可視分析依托MCP架構，實現智能特征提取、自然語言交互，以及可視分析報告生成，顯著提升CAE仿真數據的理解與決策支持能力。

核心技術優勢

1. 高效核心數據結構設計：支持多種表面網格、體網格及混合網格的處理，同時兼容CAE仿真中的標量、矢量和張量科學計算數據類型，實現精準而豐富的可視化效果。

2. 模塊化架構，靈活擴展：采用GUI與內核分離的可擴展模塊化設計，核心模塊獨立定義，接口規范清晰，方便靈活擴展，支持獨立開發、測試與性能優化。

3. 大規模CAE仿真數據高效處理：優化輔助數據結構，能夠在有限內存環境下高效導入數十至數百GB的大規模CAE仿真數據。結合抽殼和分塊技術，實現快速響應的交互式可視化體驗。支持大規模網格數據的高效簡化與自適應壓縮，大幅提升可視化性能。

4. 豐富的算法過濾器庫：以過濾器形式集成30余種通用網格處理和后處理可視化算法，極大豐富了軟件功能，滿足多樣化仿真后處理需求。

5. 多維度高級可視化功能：支持云圖、結構變形、矢量場、流場、張量場等多種類型物理量的可視化，以及面向等幾何分析的高階可視化技術。具備抽殼、多模式切片、等值線/等值面提取及多種特征提取功能，全面提升數據分析與展示效率。

6. 基于AI的智能可視分析：構建MCP接口，深度集成AI分析引擎，實現可視化算法的智能自動調用及可視分析報告的智能生成，顯著增強數據洞察能力。