压实与微结构 Mesonex™
通过构建颗粒体系力学本构模型，还原压实全过程中的颗粒动态行为，同时支持压实模型导入、多模态 AI 三维重构及电化学性能分析。融合机器学习与多模态 AI ，实现材料参数智能标定、性能快速预测及方案寻优，解决极片、电芯研发在材料选型、粒径级配设计、性能预测等阶段面临的工艺过程“黑箱化”、研发试错成本高及性能预测困难等问题。进一步建立介观结构演化与宏观压实工艺、电化学性能之间的映射关系，打通从材料、极片到电芯的跨尺度工业仿真链路。
高效建模与求解
定制开发颗粒体系参数化建模框架和生成加速算法，支持多组分、多形貌、多尺度及多形式颗粒体系模型的快速生成。
跨尺度参数传递
建立颗粒尺度参数与连续尺度材料属性间的数据映射，实现压实仿真结果向极片、电芯电化学及多物理场模型的传递。
自主识别与学习
智能识别SEM图像中材料相、孔隙及形貌特征，利用机器学习实现二维图像到三维微结构的高保真重构，复现微结构内部真实分布与连通特征。
双向优化预测
基于 AI 代理模型，构建正向性能预测与逆向参数寻优方案，实现不同精度层级下的快速推演、参数反演与设计指导。
AI 研发智能体
融合软件知识库与多维评价体系，构建覆盖仿真任务搭建、关键性能指标综合评估及优化方案推荐的一体化研发工作流智能体。
压实计算：基于离散颗粒的压实过程模拟与 AI 智能寻优
颗粒建模
支持参数化构建多组分混掺颗粒堆积体，基于力学本构模型检测接触网络、追踪颗粒运动轨迹。
应用场景
自迭代寻优
微结构计算：以介观堆积形貌预测宏观电化学性能
微结构生成
支持自定义材料形态和粒径分布特征、导入压实结构及基于二维电镜图像进行 AI 重构三种方式，快速生成三维微结构模型。
颗粒形态
颗粒桥接
导电网络
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