【亲测免费】 FastCAE 项目下载及安装教程
2026-01-25 06:45:51作者:鲍丁臣Ursa
1、项目介绍
FastCAE 是一套开源国产 CAE 软件集成开发平台,面向求解器开发者。平台定义了规范的数据接口,支持插件开发模式,可视化配置手段。基于平台可轻松集成用户自研求解程序和第三方求解器。FastCAE 的本质是一套 CAE 软件集成接口标准和数据标准框架,基于该框架集成任意的求解器、前处理、后处理等功能模块。平台默认提供完整的几何交互、网格划分、结果可视化、边界条件、材料库等模块,为自主 CAE 软件产品化提供一体化解决方案,让用户享受集合前处理、求解计算、后处理于一体的平台化集成体验。
2、项目下载位置
FastCAE 项目的源代码托管在 GitHub 上,可以通过以下链接进行下载:
3、项目安装环境配置
在安装 FastCAE 之前,需要确保您的系统满足以下环境配置要求:
- 操作系统:Windows 10 或更高版本,Linux(推荐 Ubuntu 20.04 或更高版本)
- 编译器:GCC 9.3.0 或更高版本(Linux),MSVC 2019 或更高版本(Windows)
- 依赖库:CMake 3.15 或更高版本,Qt 5.12 或更高版本
环境配置示例(Linux)
-
安装 GCC 和 CMake:
sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential cmake -
安装 Qt:
sudo apt-get install qt5-default
环境配置示例(Windows)
-
安装 Visual Studio 2019:
- 下载并安装 Visual Studio 2019。
- 确保安装了“使用 C++ 的桌面开发”工作负载。
-
安装 CMake:
- 下载并安装 CMake。
-
安装 Qt:
- 下载并安装 Qt 5.12。

4、项目安装方式
克隆项目仓库
首先,使用 Git 克隆 FastCAE 项目到本地:
git clone https://github.com/DISOGitHub/FastCAE.git
cd FastCAE
配置和编译项目
-
创建构建目录:
mkdir build cd build -
运行 CMake 配置:
cmake .. -
编译项目:
make
安装项目
编译完成后,运行以下命令进行安装:
sudo make install
5、项目处理脚本
FastCAE 项目包含多个处理脚本,用于自动化配置和编译过程。以下是一些常用的脚本示例:
自动化配置脚本(Linux)
#!/bin/bash
# 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake qt5-default
# 克隆项目
git clone https://github.com/DISOGitHub/FastCAE.git
cd FastCAE
# 配置和编译
mkdir build
cd build
cmake ..
make
# 安装
sudo make install
自动化配置脚本(Windows)
# 安装依赖
choco install visualstudio2019buildtools cmake qt5
# 克隆项目
git clone https://github.com/DISOGitHub/FastCAE.git
cd FastCAE
# 配置和编译
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
# 安装
cmake --install .
通过以上步骤,您可以成功下载、配置和安装 FastCAE 项目。希望这篇教程对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0188
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0113
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
759
4.94 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.78 K
188
暂无简介
Dart
1 K
259
Ascend Extension for PyTorch
Python
716
866
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
854
1.9 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.07 K
1.09 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.72 K
1.02 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
674
1.32 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
454
438