​​汽车研发中的CAE（计算机辅助工程）是指利用计算机仿真技术对车辆设计进行虚拟测试和优化的工程方法，其核心价值在于通过数字化手段大幅降低研发成本、缩短开发周期并提升产品性能。​​ 关键亮点包括：​​替代物理样机验证​​、​​多学科联合仿真能力​​（如结构、流体、电磁场）、​​精准预测产品全生命周期表现​​，以及​​优化设计参数实现轻量化与安全性平衡​​。

汽车研发CAE的核心应用可分为五大方向：

1. ​​结构强度分析​​：通过有限元法（FEA）模拟车身、底盘等部件在静力、冲击或疲劳载荷下的应力分布，提前发现断裂风险。例如，某车型通过优化焊接点应力集中区域，将车身刚度提升15%。
2. ​​NVH性能优化​​：分析噪声、振动与声振粗糙度，从发动机降噪到内饰材料隔音设计，虚拟仿真可减少80%的实车测试次数。某电动车企业通过调整电机悬挂刚度，使车内低频噪音降低3分贝。
3. ​​碰撞安全仿真​​：模拟正面/侧面碰撞时乘员舱变形与安全气囊展开时序，帮助设计吸能结构。数据显示，CAE技术使新车碰撞测试达标率从60%提升至95%以上。
4. ​​空气动力学设计​​：计算流体力学（CFD）分析风阻系数，优化车身曲线。某跑车通过仿真调整尾翼角度，风阻系数从0.32降至0.28，续航增加5%。
5. ​​热管理模拟​​：预测电池包、发动机在极端温度下的散热效率，避免过热故障。某电池厂商通过热仿真将冷却系统体积缩减20%，同时保证电芯温差≤5℃。

未来趋势上，CAE正与AI结合实现​​自动化参数优化​​，例如通过机器学习快速生成轻量化车身拓扑结构。建议车企在早期研发阶段即引入CAE，建立“仿真驱动设计”流程，而非仅用于后期验证。这一技术已成为智能电动车时代不可或缺的“数字试验场”。