转自：北京日报客户端

3月29日，在2025中关村论坛年会AI for Science（科学智能）青年论坛上，北京科学智能研究院发布了一款助力火箭“心脏”塑形的智能仿真应用软件——DeepFlame Rocket。

该软件依靠人工智能驱动的“超级大脑”，可实现火箭发动机的全流程数值模拟，为航天装备研发提供自主可控的数字化底座。

“从全球视角看，火箭发动机的研发如果能借助工业仿真软件，模拟流体力学、燃烧、传热等一系列物理过程，实际试车次数至少可以减少50%。”北京大学工学院特聘研究员、北京科学智能研究院研究员陈帜说，一款算得准、算得快的仿真软件，能大幅降低研发成本，并缩短研发周期。“3至5年的研发周期，在仿真软件的帮助下可以减少到1至3年。”

2年前，北京商业航天企业蓝箭航天研发的朱雀二号遥二火箭成功发射，成为全球首枚成功入轨的液氧甲烷火箭。火箭的“心脏”天鹊发动机在早期研发中，仿真计算技术发挥的作用有限。而如今，DeepFlame应运而生，天鹊发动机改进型号的研发有了仿真助手。

通过软件，火箭发动机工作时会遭遇的极度高温、高压环境一目了然。天鹊系列发动机主燃烧室点火后，每一寸结构经历的极端考验都跃然眼前，哪个结构存在隐患，哪个设计还有进步优化空间，DeepFlame都可以给出答案。“通过多环节优化，该软件相较传统方案实现数百倍的性能加速”。

我国商业航天已经发展了10年。“商业火箭对发动机的研发，特别是对变推力发动机、全流量补燃等新技术的开发，需求量大。这款软件将发挥很大作用。”陈帜说，不仅面向航空航天，该软件还在能源、电力、化工等多个领域行业案例中展示出拓展应用的潜力。

“开源对技术的发展绝对具有正向推动力。通过吸引优秀的开发者和用户，软件快速迭代发展。”陈帜说，航空航天领域的公开数据是有限的，真正让DeepFlame在工业界发挥更大能量，软件和产品的相互促进发展十分必要。未来，该软件将深度融合预训练大模型技术，将参数规模提升两个数量级以上，突破现有模型泛化性不足的瓶颈。

该团队近期还发起了领域内首个公开基准数据集FlameBench项目，为预训练模型研究提供数据支撑和评测标准。

来源：北京日报客户端