JSTAMP 首个 AI 功能
2026 年 6 月 17 日，JSOL 公司宣布为冲压成形仿真软件 JSTAMP 集成其首个人工智能功能 JSTAMP-RealSync for Springback。该功能通过学习实机试作数据与仿真预测结果的差异对回弹预测进行补偿，重点提升高强钢板的回弹预测精度，面向汽车车体开发等对高强钢应用日益扩大的场景。
解决高强钢回弹预测难题
汽车车体开发需要在碰撞安全性能与轻量化之间取得平衡，因此高强度钢板在结构骨架件上的应用不断增多。高强钢板冲压成形难度高，脱模后材料发生弹性恢复导致的实际回弹与仿真预测往往存在差异，传统上需要反复进行实模试压与模具修正。JSTAMP-RealSync 借助 AI 学习实机试作得到的形状数据与仿真预测形状数据之间的关系并主动补差，使回弹预测更贴近实际。
仿真与 AI 融合的预测方式
该功能将基于理论演绎的传统仿真技术与基于数据归纳的 AI 方法相结合，在逐步微调模具形状的同时重复计算验证，从而在计算机上确认模具方案能否得到目标正寸形状。相比单纯依赖仿真，这一方式能够在精度与效率之间取得更好的平衡，帮助减少模具修正次数、降低开发成本并缩短设计与制造的交付周期。
使用价值
对使用高强钢等难成形材料进行冲压件开发的企业，该 AI 功能可在模具试制阶段提前定位回弹偏差，减少反复试模，提升一次交模成功率，是 JSTAMP 持续向智能仿真迈进的重要一步。
