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文章分享刹车踏板支架引发热议：抛开结构谈材料，都是片面解读
一脚紧急制动，令刹车踏板后方的支架走入大众视野。
懂车帝上线的多款车型刹车踏板测试及拆解视频中，支架发生断裂的镜头引发热议。看到该画面，不少人会产生疑问：采用塑料材质的支架，强度是否达标？
视频内同款零部件的横向对比，还引出另一重思考：即便原材料相近，壁厚、加强筋布置与支撑点位存在差异，零件的承载能力会产生多大差距？
这个隐藏在踏板后方的构件，值得从结构设计层面重新剖析。
同样是塑料，支架的差别在哪里视频中将多款踏板总成集中摆放，对比转轴周边支撑结构、局部壁厚与加强筋设计。外观上的各项差异，恰好为理解受力规律提供切入点。
踩踏产生的作用力，会经由踏板、转轴与支架传递至固定点位。沿着这条传力路径，支撑承载区域与应力集中的连接位置，都由结构形态所决定。
可以类比为采用同种材料制作两把座椅：椅腿的连接方式、横撑的布设位置，都会影响椅子承载能力。支架设计也是相同原理。
材料本身的性能，需要依托合理结构才能充分发挥。评判零件可靠性，必须综合材料属性、结构形式以及实际使用工况一并考量。
一条加强筋，能改变多少如果转轴附近需要更好的支撑，增加加强筋是否有效？局部加厚会带来多大变化？调整连接处的形状，能不能让受力更均匀？
通用支架结构示意。增加加强筋后，仍需在可比条件下验证受力表现。
这些都是可以继续验证的问题。加强筋的位置和方向不同，带来的效果可能不同；增加材料，也要兼顾重量、空间和制造要求。
仅凭“看起来更厚、更结实”，很难知道改动是否达到了预期。设计人员需要一种方式，把不同方案放到可比的条件下，看看力传到了哪里、零件怎样变形。
把疑问带进模型，先比较再决定此时，结构仿真便可融入设计环节。
以一款演示用踏板支架方案为例，工程师依托SOLIDWORKS Simulation，可在三维模型内定义材料、约束与载荷，对零件开展带明确边界条件的“虚拟加载测试”。
应力云图能够定位应力集中区域，位移结果可直观展示形变状态。由此，哪些区域需要补强、哪些点位需开展实体试验，便拥有了具象的分析依据。
SOLIDWORKS Simulation和SOLIDWORKS三维设计环境深度集成。调整加强筋、壁厚或是支撑点位后，可基于更新后的模型重跑仿真，在统一载荷、约束与分析参数下，对比不同设计方案的性能差异。
如此一来，每一轮设计调整都配套对应的仿真验证，让“改动位置、改动缘由”清晰可查，也为后续实物样件测试锁定验证重点。
从一个小支架，开始验证设计这套思路同样适用于设备底座、连接件等承载零件。设计阶段多比较一个方案，就多一份了解结构表现的机会。
仿真结果需要合理的输入条件，也需要与实物测试配合。对于玻纤增强塑料等材料，还要按分析需要考虑纤维方向、成型工艺等因素。
这次踏板讨论让更多人关注到零件背后的结构。对于设计团队，值得继续追问的是：在做出样件之前，能否先把关键受力位置和结构方案比较清楚？ SOLIDWORKS Simulation 为这样的设计验证提供了工具。
你还想了解哪些零件背后的结构设计？欢迎留言交流。
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文章分享当 AI 接入 SOLIDWORKS，产品开发流程会发生哪些质变？
人工智能正逐步融入产品开发的核心环节。它并非单纯用来替换某项重复性操作，也不是给软件增加一枚“智能按键”。
在SOLIDWORKS以及3DEXPERIENCE Works这套产品开发体系下，AI更大的价值，是协助工程团队提前排查隐患、快速产出设计方案、精准完成设计验证，并将真实落地使用的数据反馈转化为产品迭代优化的依据。
当AI和CAD、仿真、数据管理、云端协同以及制造流程相互融合，产品开发模式将会迎来怎样的重塑？
问题前移到设计早期被发现传统产品开发通常需要历经构思、设计、工程、制造、上市以及客户试用等多个环节。不少隐患要等到后期测试、投产乃至客户使用阶段才会显现，团队只能折返至前期设计环节重新调整。
“左移” 理念的核心，就是将问题排查与处置节点前置。依托人工智能，系统能够依托历史数据与设计经验，在设计早期识别潜在风险。对于工程团队而言，这代表各类问题无需等到实物样机、生产验证或是客户反馈阶段才暴露，在建模与方案选型阶段就能预警、调整和规避。
在设计初期发现问题，对比产品上市后再做修复，成本更低、响应更快，也有利于减少资源损耗。
新产品开发变得更快速、更高效在产品开发里，效率提升并非单纯依靠缩减流程，而是让工程师更快锁定设计思路、高效处理重复性工作，将精力聚焦于需要独立判断与创新的环节。
人工智能融入 CAD 工作流后，最先改变的就是设计师和软件之间的交互模式。依托智能设计助手，系统能够结合使用者操作习惯、当前设计场景以及历史操作记录，主动推送后续操作建议，省去频繁查找命令、反复点击与手动调整的耗时。资深工程师可以获得更流畅的建模体验；新手也能更快吃透软件逻辑，降低学习门槛。
AI 设计助手让重复建模操作更轻量
创成式设计则进一步拓展了方案探索的边界。设计师只需设定目标、约束条件、材料或制造方式，系统就可以快速生成多种可行方案，帮助团队在更短时间内比较不同设计路径。过去需要反复试错的结构优化、轻量化尝试和性能平衡，现在可以更早进入方案评估阶段，让设计决策有更多依据。
同时，快速学习能力也在帮助团队摆脱一部分枯燥、重复的工作。人工智能可以在使用过程中持续理解用户偏好，让软件越用越“顺手”。例如常用功能、建模步骤、相似设计处理方式，都有机会被系统识别并辅助完成，使工程师不必把大量时间消耗在机械性操作上。
人工智能命令预测也是其中一个典型场景。系统可以根据当前建模状态和用户操作轨迹，预测接下来可能需要使用的命令，让常用操作更快触达。这类能力看似细小，却会在日常高频工作中不断累积效率价值。
创成式设计帮助工程师更快探索备选方案
仿真更早进入设计流程
以往，设计验证大多依靠实物测试。即便有限元分析工具问世，仿真前的参数搭建依旧对专业能力要求很高：边界条件、载荷工况、接触关系与各项参数配置，都容易成为工程团队的技术壁垒。
伴随 3D 建模与仿真（MODSIM）深度融合，企业能够在设计流程前期预判产品在真实工况下的性能表现。
而 AI 的融入，则有望进一步简化仿真操作难度。它可以辅助完成仿真环境搭建，并联动创成式设计，在方案生成阶段同步评估强度、耐久度、可制造性等核心指标。
这使得仿真不再仅仅作为后期验证手段，转而成为设计过程里实时的决策参考。
MODSIM 将建模与仿真更紧密地连接起来
客户支持数据正在转化为产品改进
AI 还有一项关键价值，就是将沉淀已久的客户服务资料与用户反馈提炼成产品优化方向。以往，这类信息体量庞大、来源零散，不仅要耗费大量人力梳理，还难以判断资源应该优先解决哪些高价值问题。
借助人工智能模型，企业能够快速挖掘反馈里的共性缺陷、发展趋势与潜在需求，并依托这些见解迭代后续产品功能。
这代表产品开发不再局限于内部构思，还能够持续从真实使用数据中汲取经验。
材料创新拥有更清晰的验证路径在医药领域，AI 早已用来解析海量生物与医疗数据，辅助新化合物的发掘。这套思路同样适用于制造业的材料研发。
搭配 3D 打印技术，新型合金与材料结构能够完成更快的测试和迭代。未来 AI 还有望协助设计师综合权衡材料配比、结构方案、可持续指标以及供应链风险这类复杂决策。
产品创新不再局限于外形结构，材料本身也拥有巨大创新空间。
从工具智能，到流程智能制造企业需要告别单机软件与碎片化流程，转向一体化、云端化的产品开发模式。接入 3DEXPERIENCE 平台的 SOLIDWORKS 以及 3DEXPERIENCE Works 产品套件，能够把设计、仿真、数据管理和生产协同整合至同一套工作流。
所有相关人员依托统一产品数据开展协作时，设计修改、审核、意见反馈与交付就不再是相互独立的环节。
AI 带来的增益，也会从单点操作效率升级覆盖至完整产品开发链路：提前识别风险，快速推演方案，精准校验设计，及时响应用户诉求，同时为材料研发与可持续创新开辟新路径。
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文章分享智能融入熟悉的设计环境，SOLIDWORKS AI 让研发节奏翻倍
从自动处理重复机械任务，到筑牢设计数据安全防线，再到将AI助手深度嵌入日常工程工作流，SOLIDWORKS AI正助力研发团队大幅提速设计探索、仿真验证与成品交付全流程。
对工程研发团队而言，交付高品质产品的压力始终居高不下。设计工具不能仅满足基础建模、出图与修改需求，更要帮助团队消解冗余操作、打通流程堵点，让工程师能把更多精力投入到真正需要专业判断的核心设计与技术攻坚环节。
这正是SOLIDWORKS AI的核心定位：它将智能能力无缝融入工程师熟悉的可信设计环境，在严格保障知识产权与核心数据安全的前提下，帮助团队加快产品开发节奏、提升跨岗位协同效率，让研发团队可以持续聚焦技术创新本身。
为工程师而生的 AISOLIDWORKS将人工智能嵌入工程师早已熟悉的日常设计环境，助力研发团队以更智能、更高效的模式推进产品开发全流程。相关智能能力主要聚焦三大核心方向：提速整体设计链路、自动处理高耗时重复任务，同时帮助团队更便捷地复用经过验证的成熟设计经验，最终实现全团队设计输出的标准统一。
这些AI功能并非独立外挂工具，而是直接内嵌在原生3D CAD工作流当中，会跟随工程师的日常使用习惯持续优化适配，逐步贴合真实设计操作逻辑。
它可以主动预判工程师的高频常用操作，自动删减冗余重复步骤，在模型出现异常问题时，还能为用户提供更快的问题定位与分析支撑，大幅降低设计排查的时间成本。
LEO 可通过自然语言交互辅助创建工程图，并根据模型与模板信息整理绘图设置。
SOLIDWORKS AI 内置能力包括：
自动紧固件识别自动检测并优化紧固件，简化装配流程。
命令预测基于个人建模习惯，预判下一步可能使用的命令。
生成式工程图自动生成结构化工程图布局、视图和尺寸。
What’s Wrong 分析通过自然语言反馈和根因分析，更快解决模型错误。
AI 虚拟助手随时在您身边当虚拟助手进入工程工作流，产品设计体验也会随之改变。AI 助手不只是处理重复性任务，更重要的是帮助您在需要时快速找到关键洞察，理解项目上下文，并让团队保持高效协作。
AURA 可将工程上下文、文档和知识集中到同一处。如今，AURA 已包含在 Cloud Services 中，支持用户围绕项目提出更贴合上下文的问题，快速总结复杂技术讨论，并以更少操作浏览 SOLIDWORKS Design 相关资源。
AURA 将对话式 AI 助手嵌入设计工作流，帮助用户快速获取与项目相关的工程知识。
LEO 则为机械设计与验证工作流带来新的智能体验。借助 LEO，用户可以将自然语言提示转化为结构化参数化 CAD，识别并诊断模型问题，也可以把历史数据转换为更准确的参数化模型。随着 LEO 在 2026 年持续演进，它将继续支持团队简化设计流程、推动创新落地。
构建于安全基础之上的 3D CAD 创造力对工程团队来说，设计资料与知识产权是核心资产。所以安全和隐私一直是SOLIDWORKS工具平台的重中之重。启用SOLIDWORKS AI，用户在享用前沿AI技术的同时，大可放心设计数据会得到妥善保护。
SOLIDWORKS从多个维度保障用户数据安全：
不会调用客户专属数据训练AI模型，
提供透明化管控权限，
搭建安全可靠的云底层架构。
SOLIDWORKS AI模型训练仅采用自有资料或合成数据集，助力工程团队在满足保密要求、符合规范的基础上，把AI能力落地到研发工作流程当中。
常见问题解答
Q：什么是 SOLIDWORKS 中的 AI？
SOLIDWORKS 中的 AI，是指与工程师协同工作的智能功能：它们能够自动处理重复性任务、提供设计指导，并简化工作流。借助内置工具和自然语言 AI 虚拟助手，用户可以在项目推进过程中获得可靠支持，更快工作并做出更明智的决策。
Q：SOLIDWORKS AI 是否会使用客户数据进行训练？
不会。SOLIDWORKS 不会使用客户数据训练 AI 模型。我们设置了严格的治理控制，在每一个环节保护用户知识产权。
Q：AI 会取代 CAD 设计师和工程师吗？
不会。SOLIDWORKS 中的人工智能用于处理重复性任务，并挖掘有助于项目推进的洞察；工程师始终掌握设计意图、验证过程和关键决策的主导权。AI 的作用，是帮助工程团队更快抵达目标。
将 AI 引入您的工程工作流借助SOLIDWORKS AI，团队能够在原先仅能产出一套设计思路的周期里，快速生成、比对并迭代多款设计方案。依托达索系统不间断的技术研发，SOLIDWORKS AI会持续在大家熟悉的产品研发环境中，新增各类智能功能。
如今，您不必再耗费大量时间处理繁琐的手工操作。借助SOLIDWORKS AI，工程团队可有效提升工作效能，将精力聚焦到更有难度、更有价值的设计难题上。
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如果您想了解更多AI发展趋势，欢迎联络我们！
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文章分享SOLIDWORKS AI 到底能为装配设计带来什么？一文看懂 LEO 虚拟助手
减少手动重复操作，始终是每版 SOLIDWORKS 迭代升级的核心目标。SOLIDWORKS 现已落地多款人工智能工具，覆盖工程图自动生成、紧固件智能识别与自动化处理、装配体设计引导等多个高频设计场景。
SOLIDWORKS AI依托LEO这类虚拟设计助手落地，用户可通过自然交互的方式，实现工作流自动化，大幅压缩整体设计周期。比如指令LEO完成装配体性能分析、预判设计变更带来的潜在冲突风险，甚至一键自动生成装配作业指导文档。