固体力学問題に対するエンドツーエンドの有限要素解析を実現するマルチAIエージェントフレームワーク

要旨

有限要素解析（FEA）は固体力学において最も重要な数値解析手法である。FEAの課題としては、初心者にとって学習曲線が急であることや、境界条件、荷重ケース、解変数などの主要なシミュレーション構成要素の誤った定義による擬似シミュレーションの可能性が挙げられる。実際の問題解決には通常、長年の工学的経験が必要である。これらの課題に対処するため、我々は大規模言語モデル（LLM）に基づくマルチエージェントフレームワークAbaqusAgentを提案する。AbaqusAgentは、最も広く使用されているFEAパッケージの一つであるAbaqusを用いた解析ケースの生成と実行を促進するために開発され、ユーザーの自然言語指示を実行可能なFEA解析と結果の可視化に変換する。AbaqusAgentは、インタプリタ、アーキテクト、入力ライター、ランナー、レビュアー、ビジュアライザーの6つのエージェントから構成され、標準的なFEA解析の全ての重要な前処理および後処理ステップを包含する。50種類の多様な固体力学問題が正常に検証され、全体の成功率86%を達成した。固体力学問題に対するFEAの効率を向上させ、計算力学教育の障壁を低減するだけでなく、AbaqusAgentは人間とシミュレーションの相互作用パラダイムを前進させ、AIによる最適化や材料特性評価ワークフローとの統合を可能にする。コードは https://github.com/LIRAM-LIN/AbaqusAgent で入手可能である。

English

Finite element analysis (FEA) is the most important numerical approach for solid mechanics. Challenges of FEA include a steep learning curve for entry-level users and potential false simulations due to incorrect definitions of key simulation components, such as boundary conditions, load cases, and solution variables. Years of engineering experience are usually necessary for real-world problem-solving. To address these issues, we present AbaqusAgent, a multi-agent framework grounded in large language models (LLMs) for solid mechanics analyses. AbaqusAgent is developed to facilitate analysis case generation and execution using Abaqus, one of the most widely used FEA packages, by turning users' natural-language instructions into executed FEA analyses and result visualization. AbaqusAgent is composed of six agents, including interpreter, architect, input writer, runner, reviewer, and visualizer agents, encompassing all the essential pre-processing and post-processing steps of standard FEA analyses. A wide variety of 50 solid mechanics problems have been successfully validated, achieving an overall success rate of 86%. Beyond improving the efficiency of FEA for solid mechanics problems and lowering the barrier to computational mechanics education, AbaqusAgent advances the human-simulation interaction paradigm and enables integration with AI-empowered optimization and material characterization workflows. The code is available at https://github.com/LIRAM-LIN/AbaqusAgent