閉環驗證的案例
RISC-V芯課程 | 從微架構到系統：基于新思科技RISC-V驗證方案構建高效可靠的RISC-V 驗證閉環
新思科技芯課程全新RISC-V系列即將推出，本次課程內容共4講，首場【從微架構到系統：基于新思科技RISC-V驗證方案構建高效可靠的RISC-V 驗證閉環】將于5月15日上線，深度剖析RISC-V在現代SoC設計中的核心驗證難點及挑戰，并重點介紹新思科技RISC-V相關的動態驗證方案，通過將STING的高效激勵生成能力與ImperasDV的精準檢查能力與新思科技的VCS、Verdi深度融合，展示如何構建一個涵蓋“激勵生成- 高速仿真- 深度調試-覆蓋率收斂”的仿真驗證方案。歡迎了解并預約更多系列課程：
1. 5/15: 從微架構到系統：基于新思科技RISC-V驗證方案構建高效可靠的RISC-V 驗證閉環
2. 5/22: 形式驗證為RISC-V內核保駕護航
3. 5/29: ZeBu高性能Emulator 助力RISC-V高效驗證
4. 6/5: FC QIK & AI FUSION：高效賦能RISC-V后端實現
講師簡介：
范宇杰 | 新思科技資深應用工程師
擁有多年SOC與CPU驗證經驗，近年來專注于RISC-V生態系統及新思科技RISC-V及CPU相關驗證方案的推廣與支持。
課程時間：
2026.05.15（周五），14:00-15:00
歡迎掃碼進入課程報名入口，了解更多RISC-V系列芯課程！
展開 激勵、仿真、調試到覆蓋率收斂，構建高效RISC-V動態驗證閉環方案【5.15 直播預告】
本周五14:00，新思科技「從微架構到系統：基于新思科技RISC-V驗證方案構建高效可靠的RISC-V 驗證閉環」正式開講！感興趣的下滑預約學習??
時間：5月15日 周五，14:00-15:00
內容簡介：
本課程將深度剖析RISC-V在現代SoC設計中的核心驗證難點及挑戰，并重點介紹新思科技RISC-V相關的動態驗證方案，通過將STING的高效激勵生成能力與ImperasDV的精準檢查能力與新思科技的VCS、Verdi深度融合，展示如何構建一個涵蓋“激勵生成 - 高速仿真 - 深度調試 - 覆蓋率收斂”的仿真驗證方案。
講師介紹：
范宇杰，新思科技資深應用工程師，擁有多年SOC與CPU驗證經驗，近年來專注于RISC-V生態系統及新思科技RISC-V及CPU相關驗證方案的推廣與支持。
形式：線上
參與方式：下方掃碼免費報名
(web: synopsys.snps.tech/surl/cZ4c0GC )
歡迎掃碼進入課程報名入口，鎖定2026全年課程席位！
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展開 白皮書：機器制造和設計的最新方法
通過智能性能工程進行制造優化
閉環驗證可以通過虛擬世界仿真確認真實的物理操作情況。
這可以加深對于機器在測試和原型階段之外的了解，更好地理解機器在客戶現場的實際運行。
由于獲得了機器使用情況方面的信息，這些信息可以與驗證和分析數據結合，進一步優化某臺特定機器或者其他類似設備的運行。
智能性能工程將設計與仿真、多物理場仿真和測試融合在一起，形成閉環驗證，推動創新。
以下為文檔部分截取
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展開 機械行業資料合集：NX、機械設計制造、定制化、物聯網、虛擬工廠...
通過智能性能工程實現進行制造優化
閉環驗證驗證了虛擬世界的仿真與真實世界的物理操作。
這可以加深對于機器在測試和原型階段之外的了解，更好地理解機器在客戶現場的實際運行。
由于獲得了機器使用情況方面的信息，這些信息可以與驗證和分析數據相結合，進一步優化某臺特定機器或者其他類似設備的運行。
智能性能工程將設計與仿真、多物理場仿真和測試融合在一起，形成閉環驗證，推動創新進程。
利用新技術優化車間運營
原始設備制造商 (OEM) 以及他們的供應鏈合作伙伴，擔負著為工業機器加工零部件的任務。對于這兩種企業而言，車間所發揮的作用都至關重要：必須迅速構建零件，同時確保可靠性和最高質量，并且這些零件必須能夠集成到更大的機器中，同時滿足極高的公差和精確要求。實現所有這一切并使生產能力最大化。
在現代化車間應用機器人自動化操作
幸運的是，其中很多難題可以通過數字化零件生產和現代化車間的數字化之旅來解決。助力實現這一數字化之旅的新技術，包括機器人、增材制造和改進型自動化軟件，讓機械師可以無縫準備和操控任何 CAD 應用程序中的模型，以自動化方式制定高質量刀軌，模擬 G 代碼的生成執行操作以及在整個過程中實現數控知識重用的標準化。
展開 
借助智能性能工程減少制造和機器設計復雜難題（免費領視頻）
智能性能工程解決方案重點關注機器制造商在仿真、設計和連通性方面的改進
閉環系統建模驗證和確認的優勢
工業機械的開發需要找到生產力、精度、可靠性和效率之間的最佳平衡。能夠以數字化方式進行工業機械開發，可以幫助貴公司比競爭對手更加高效地創新并制造更高質量的機器。
觀看本場網絡研討會，與我們一起更加詳細地回顧智能性能工程解決方案的價值并探討三個關鍵區別因素，包括：
多物理場仿真 – 改進智能機器的性能，需要大量不同物理場和學科之間共同開展跨學科協同和仿真。
集成式設計與仿真 – 設計師和仿真工程師如何在多種工具之間使用相同模型的同一主要模型概念并保持仿真數據與設計同步。
閉環驗證 – 閉環流程可以通過捕獲并驗證不同需求之間的關系來驗證仿真
走近我們的機械與制造行業智能性能工程網絡研討會嘉賓：
Frans Adamowicz
工業機械解決方案主管 , Siemens Digital Industries Software
弗朗斯·阿達莫維奇 (Frans Adamowicz) 是工業機械解決方案主管，主要負責為行業領導企業提供支持，提供重要戰略決策解決方案和全球業務開發。作為行業團隊的一員，他主要負責探索行業關鍵方案并開發新型解決方案，同時與行業領先客戶緊密合作，引領解決機械行業面臨的、新出現的問題。
Bill Butcher
高級營銷經理, Siemens Industrial Machinery and Heavy Equipment Industry
他目前擔任西門子工業機械和重型裝備行業高級營銷經理，主要負責戰略營銷內容，包括用于傳達西門子數字化工業軟件產品組合價值的營銷活動策略、宣傳推廣和數字化輸入內容。
展開 集成式機器設計和制造仿真軟件（免費領文檔）
閉環驗證
本白皮書重點探討第二方面，即集成式設計和仿真。
采用集成式機器設計和仿真，設計師和仿真工程師可以在同一系統中使用同一模型，有助于推動創新和提高生產效率。
通過智能性能工程進行制造設計和優化
將智能性能工程運用于工業機械和設備設計，機械制造商就可以在云端創建全面的數字化雙胞胎。
工程師可以使用數字化雙胞胎來優化機器和設備，從而實現質量更高的設計、更短的調試時間和預測性維護功能。
閱讀此白皮書，了解集成式設計和仿真如何為數字化雙胞胎奠定堅實的基礎。
數字化和可視化原型制作的設計仿真軟件
數字化雙胞胎提供數字化原型，幫助預測實體機器在各種條件下的性能，讓企業擺脫制作物理樣機的需求。
這種虛擬原型制作幫助實現成本和計劃目標，而不用犧牲復雜定制化機器的質量。
擁抱數字化雙胞胎，機械制造商就能改進對各種組件、設備及其特性的仿真，進一步提高仿真準確度。
下載白皮書，了解集成式設計和仿真如何改善和提高數字化和可視化原型制作。
智能性能工程和機器仿真
機器仿真和驗證結果通過智能性能工程存儲在同一個集中存儲庫中，這樣可以實現信息共享自動化、改進不同工程領域之間的協同并且更好地為客戶需求提供支持。
機械制造商無需從頭開始，而是在機器仿真和測試積累的現成工程知識基礎之上，使用此成熟組件庫，加快設計流程。
閱讀此白皮書，了解工程師如何更快地生成完全優化的機器。
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展開 技術交流 | MBSE技術及其在航天產品領域的應用建議
（2）總體與分系統協同論證，建模方法論因地制宜
為保障總體的集成設計與驗證工作有序開展，需要各分系統共同開展MBSE建模工作，總體與分系統的技術狀態管理應該一致推進，在總體與分系統協同設計與建模過程中，要對設計流程進行針對性的設計和區分。在總體層面，側重多專業的協同和設計權衡；在分系統層面，側重變更管理和快速方案的設計迭代。
（3）MBSE與MBD打通，虛實驗證完整閉環
在未來基于模型的數字化研制體系下，在每個階段都要進行相應的仿真迭代，充分驗證，然后再向下一個環節推進，將問題提前暴露和解決，模型相互關聯，逐步細化完善，最終形成型號模型庫，形成可復用的知識。模型的貫通能力至關重要，包括系統設計模型（SysML語言）與系統驗證模型（Modelica語言）的打通、系統設計模型與CAD模型的打通、系統設計模型與CAE專業仿真模型的指標驗證打通、系統設計模型與CAM實做模型的打通，以及各模型間數據的同源貫通，從而形成一個以模型為牽引的數字主線，讓工程數據都有源可依，設計變更都有據可查，虛實測試都能閉環驗證。
（4）模型庫統一規劃建設，知識經驗充分復用
由總體單位牽頭統一規劃和建設基礎共用的模型庫，對航天領域標準和規范進行模型化呈現，包括：基礎模型庫（接口、量綱、信息流、物質等基礎元素）、飛行時序庫、任務場景分析庫和約束規則庫的建設等。總體和分系統研制人員基于這些共性的基礎模型庫來進行MBSE模型的構建，從根本上保證設計術語的統一。
（5）培育自主可控生態，掌握核心發展競爭力
MBSE工具軟件在工業軟件領域屬于新興板塊，目前國內具備一些功能完善的MBSE建模工具。
展開 設計仿真 | 家電行業仿真數據管理平臺方案
文章背景
家電行業主要包括冰箱、洗衣機、空調、油煙機、電磁爐等家電產品，在產品的設計過程中，需要考慮到產品的結構、強度、熱傳導、流體動力學等多個方面，傳統的物理樣機試制方法不僅周期長、成本高，而且難以對設計方案進行全面的驗證和優化，而CAE仿真分析技術就能很好的解決這些問題。
家電研發涉及到的研究方向有流體、結構、一維、電磁、光學、熱力學等，通常采用的CAE技術包括：有限元分析（FEA）、計算流體動力學（CFD）、優化與仿真、多體動力學等技術，CAE可以對家電產品的結構、流體特性、熱性能、電磁兼容性和聲學性能進行模擬和分析。CAE仿真技術可以提升研發設計能力，有效指導新產品的研發設計，節省產品開發成本，縮短開發周期，從而大幅度提高企業的市場競爭力。眾多的企業已經將CAE技術廣泛用于家用電器的開發設計中，與傳統的試驗和設計經驗相結合，形成很好的互補，并解決了很多實際問題。
面臨挑戰
盡管家電行業普遍采用了CAE技術為產品研發賦能，由于存在產品種類繁多、功能差異性大、新品上市時間短等特點，仍舊存在不少問題。例如：
01
仿真滯后于試驗
當前家電行業的CAE技術應用主要集中在產品樣品測試或上市后對于產品改進方面，而在正向研發過程中仿真占比仍然較少，要想發揮CAE技術的仿真驅動設計的目標，仍需要像汽車行業一樣建立一套規范化的業務流程，實現仿真對設計方案同步快速評估，通過對業務流程規范，發揮仿真分析在正向研發過程中更大的作用。
02
設計-仿真協同不夠緊密
當前的設計與仿真業務溝通主要手段為線下溝通或通訊工具的溝通，所有任務需求與數據的傳遞沒有標準化流程，造成仿真分析工作隨機性較強，仿真工作在前期研發中不能與設計同步，不能完成產品設計的閉環驗證，仿真難以在設計過程中，為設計改進提供支持。
展開 生成式 AI 重塑自動駕駛仿真：4D 場景生成技術的突破與實踐
用于Log2World仿真的流程示例(IVEX+aiSim)
四、應用場景與系統集成實踐
生成式AI+4D場景生成技術目前已在以下典型場景中形成落地：
（1）閉環驗證系統：自動識別模型薄弱場景，動態生成補全，形成仿真-訓練-驗證閉環；
（2）多模態數據生成引擎：結合仿真接口輸出RGB圖像、深度圖、點云、語義標簽等，用于感知模型訓練；
（3）長尾用例擴增：生成特定條件組合下的稀有事件，如夜間施工、交通事故、人車混行等；
（4）仿真平臺集成：與CARLA、Unreal、aiSim等平臺對接，作為自動構圖/行為驅動模塊使用；
（5）城市級數字孿生：快速還原城區典型路段結構及交通特征，支持區域智能交通仿真與決策測試。
五、結語
未來，隨著大模型融合語義驅動生成（如Prompt-to-Scene）、行為軌跡生成器與語義控制接口集成、生成內容與實車反饋協同優化機制的發展，AI生成的4D場景將成為自動駕駛數據體系中的基礎設施，為模型迭代、安全驗證與持續運營提供核心支撐。
4D場景生成技術正從研究階段走向規模應用，構建出兼顧真實性、復雜性與效率的場景生成能力，是實現自動駕駛系統仿真閉環與持續優化的關鍵引擎。
生成式AI正逐步承擔起從世界建模者到智能驗證者的角色，其影響力正在由測試階段擴展至研發、訓練、部署等完整流程。可以預見，未來的自動駕駛系統開發，將越來越依賴于這一類“生成驅動的智能仿真基礎設施”。
▍參考文獻
1. EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision
2. S3Gaussian: Self-Supervised Street Gaussians for Autonomous Driving
展開 【觀看回放】西門子油冷電驅性能工程進階課：2萬轉時代的多學科協同仿真
面對愈發急迫的時代需求，西門子數字化工業軟件推出一體化油冷電驅解決方案，破除子系統數據孤島，西門子Simcenter數字孿生實現油冷電驅開發V流程無縫閉環。
8月20日，西門子油冷電驅性能工程進階課云端開講。前沿專家齊聚線上，詳解4大重要議題，見證西門子數字化電驅解決方案破解技術難題。
1數字孿生集成工作流程
賦能電驅系統研發
●演講嘉賓：
王宗樂
西門子數字化工業軟件
資深仿真產品經理
●演講內容：
當前電驅系統通常由逆變器、電機、傳動系統組成，傳統職能劃分導致電驅研發過程獨立分散，無法保證電驅系統的整體指標。西門子以集成的電驅開發流程，定義整體指標，打通“需求→分解→集成→整車HIL驗證”的V流程，一次實現NVH、熱管理、動力性能的整體優化。
●演講看點：
★ 電驅研發業務挑戰案例分享
★ 行業應用案例分享及仿真方案
★ Simcenter完整的電驅研發流程介紹
2油冷電驅熱管理解決方案
●演講嘉賓：
高琢 博士
西門子數字化工業軟件
系統仿真高級技術顧問
●演講內容：
深入介紹利用系統仿真進行電驅系統開發的完整流程：基于一維仿真，把整車性能指標逐層分解為電驅系統級指標，并在同一平臺完成電機本體及其控制策略的建模、標定與驗證。設定目標后，利用已有參數，在動態閉環工況下，同步開展電驅系統油冷熱管理設計，并提前評估及抑制振動噪聲，實現全流程一次性閉環驗證。
●演講看點：
★ 介紹Simcenter AMESIM系統仿真及應用
★ 油冷電驅仿真工作流程
★ 油冷電驅客戶案例分享
3驅動電機油冷仿真技術開發
●演講嘉賓：
范俊磊
西門子數字化工業軟件
資深技術顧問
CFD 仿真工程師
●演講內容：
本演講專注于驅動電機的油冷系統優化設計及其仿真技術。
展開 設計仿真 | Cradle CFD助力金屬3D打印工藝優化
通過Cradle CFD構建滲透模型，揭示了溫度對粘結劑滲透的雙重作用機制，并通過實驗驗證了仿真結果的可靠性。
設計挑戰
盡管BJ技術前景廣闊，但其工藝優化仍面臨兩大難題：
? 滲透機理復雜：液滴的鋪展、滲透受慣性力、重力、粘性力等共同影響，難以通過實驗直接觀測；
? 溫度敏感性高：粘結劑的粘度隨溫度變化顯著，導致工藝穩定性難以把控。
粘結劑與粉末床的相互作用過程
設計案例
技術亮點
? 差異化網格劃分：針對液滴、空氣域和粉末床區域分別優化網格密度，既保證界面捕捉精度，又避免計算資源浪費；
? 網格獨立性驗證：對比三種網格方案（節點數從165萬到736萬），最終選擇誤差的中等密度網格，兼顧效率與準確性。
網絡獨立性驗證
仿真結果：溫度如何改寫滲透規則？
通過Cradle CFD模擬不同溫度（20℃—40℃ ）下的單液滴與雙液滴滲透過程，研究團隊揭示了溫度對粘結劑行為的雙重影響：
? 縱向滲透增強：溫度升高導致粘結劑粘度下降，流動阻力減小，液滴更易深入粉末床。
? 橫向鋪展受限：高溫下，毛細力主導液滴向孔隙內部滲透，而非持續橫向擴展。
不同溫度下粘結劑的鋪展形貌
實驗驗證：從虛擬到現實的閉環驗證
為驗證仿真結果，團隊設計了系統的打印實驗。采用M400Pro金屬3D打印機，在不同溫度下打印15 mm×10 mm×8 mm的長方體生坯。
不同溫度下打印生坯
不同溫度下打印生坯各方向的平均尺寸
? 溫度20℃→40℃ ：樣件高度（滲透深度）從7.95mm增至8.05mm，長度從15.02mm變化至14.95mm，寬度從10.02mm變化至9.96mm。
展開 
新能源系統仿真測試解決方案
(PMSM)、直流無刷電機(BLDC)
? 交流異步電機(DFIG、DFIM、SQIG、SQIM)
? 開關磁阻電機(SRM)
? H橋驅動、三相或六相電機
? 旋轉變壓器、TTL、霍爾編碼、相電流
?功能特點
? 基于 FPGA 高速仿真，支持數學電機模型和有限元模型
? 支持定參數、變參數及參數在線修改仿真
? 支持逆變器及繞組開路、短路等故障注入
? 支持初始角，相序，旋變及相電流、相位等故障注入
? 支持四象限仿真，弱磁、死區、扭矩和轉速閉環驗證
? 支持整車加減速模擬，網絡通訊功能測試
燃料電池管理系統仿真測試
?應用領域
? 燃料電池整車級仿真測試驗證
? 質子交換膜燃料電池發動機系統測試驗證
? 燃料電池巡檢系統測試驗證
? 燃料電池供氫、供氧氣路系統測試驗證
? 燃料電池水熱循環系統測試驗證
?功能特點
? 完善的燃料電池系統附件庫，適用于各類燃料電池系統
? 基于電化學理論的質子交換膜燃料電池復雜本體模型
? 基于詳細氣路結構和復雜熱力學過程的氣-水-熱動態仿真
? 支持功率控制、水管理、熱管理、氣體循環等閉環仿真
? 便捷的模型參數化過程，清晰規范的參數管理
小結
經緯恒潤提供的新能源 HIL 測試解決方案，可以實現新能源電控單部件的獨立測試，也可以實現新能源多控制器集成功能測試；通過擴展測功機臺架、功率級的電源和負載，還可實現實現電驅動系統的集成功能及性能驗證、OBC 和DC/DC 等涉及大功率電控系統的測試和驗證。
展開 康謀分享 | 自動駕駛仿真進入“標準時代”：aiSim全面對接ASAM OpenX
（2）UE Plugin 工作流
面向UE開發的aiSim插件，適用于數字孿生仿真與可視化場景搭建，地圖導入時完成高保真渲染，便于添加靜態資產與視覺驗證，真實感強、適合高精還原。
aiSim的靈活地圖導入能力，不僅提升仿真效率，更幫助用戶在開發早期快速實現從測試到交付的閉環。
二、OpenSCENARIO：標準化動態行為建模
ASAM OpenSCENARIO（.xosc）定義了交通參與者的行為、事件與觸發機制，是仿真場景動態建模的核心標準。
aiSim 支持 OpenSCENARIO 1.2，具備以下優勢：
a. 桌面版與云端 GUI 場景編輯器支持交互式構建，所見即所得；
b. 可描述復雜的車、人、交通燈、靜態物體之間的行為交互；
c. 支持導出每次仿真過程的 EvaluationResult，便于結果記錄與對比。
如構建一個典型的 cut-in 場景，用戶只需在編輯器中完成參數配置，即可自動生成可復現場景文件，大幅簡化開發流程。
aiSim用標準構建動態場景、用結果衡量系統能力，助力自動駕駛功能閉環驗證
三、OpenCRG：還原毫米級路面細節
OpenCRG提供標準化方式描述道路表面細節，支持毫米級不規則地形建模，用于動力學仿真與輪胎接觸等精細化測試。CRG 文件使用二維 UV 網格系統，描述每個點的精確高程信息。
aiSim 在導入OpenDRIVE 地圖時自動解析符合條件（purpose = elevation，mode = global）的 CRG 元素，提升仿真中的道路表面真實度。
a. 用戶導入地圖時可啟用“應用 CRG 元素”選項，自動映射高程信息。
b. 支持設置橫縱向最小增量值，控制網格精度，最小支持毫米級，顯著提升仿真保真度。
展開 Nerf和3DGS神經重建技術在自動駕駛模擬中的應用
<p>驗證自動駕駛軟件需要數百萬公里的測試。這不僅意味著系統開發周期長，而且系統的復雜度也會不斷增加，同時，大規模的實車測試也會耗費巨量的資源并且可能會面臨未知的安全問題。aiSim這樣的虛擬仿真工具可以減輕真實世界測試的負擔。</p><p>AD和ADAS系統依靠閉環驗證來確保安全性和性能。然而，實現閉環評估需要一個能夠準確代表真實世界場景的3D環境。雖然這些3D環境可以由3D設計工程師手工構建，但這種方案很難解決Sim2Real的差距并且在可擴展方面存在一定的局限性。為此，本文為您介紹神經重建如何打破限制，在自動駕駛模擬中的具體應用。</p><h2>一、神經渲染——彌合差距</h2><p>神經渲染可以利用深度學習技術來緩解這個問題，它可以從一個新的視角上逼真地渲染靜態（和動態）環境。當然這種方法也存在一定的優劣點：</p><h3>1、優點：</h3><p>（1）高保真的仿真質量：神經渲染可以產生幾乎和現實無異的場景，增強現實感。</p><p>（2）數據驅動和可擴展：這種方法具有可擴展性，使其適用于實時應用（如3D高斯潑濺）。</p><h3>2、缺點：</h3><p>（1）分布外的對象：神經渲染很難將分布外（即以前未見過的）的對象插入 3D 環境中。</p><p>（2）偽影對動態物體的影響：偽影可能會影響動態物體的外觀。</p><p>（3）幾何不一致：在深度預測中，可能會出現幾何不一致。</p><h2>二、現有生成模型的挑戰</h2><p>目前的生成模型能夠創建高度逼真的圖像和視頻，但它們在幾個方面存在不足，例如:</p><p>（1）僅 2D 信息：這些模型不提供 3D 信息，僅在 2D 圖像空間中操作。
展開 Ansys Minerva產品介紹
數字化轉型要求仿真與設計銜接，支持MBSE的性能驗證
基于仿真的虛擬設計驗證閉環難點
平臺目標：銜接仿真與需求、系統模型、設計（學科協同層面）
平臺目標：解決仿真痛點問題（日常仿真工作層面）
數字化企業流程中的仿真及仿真平臺定位
Ansys Minerva方案及價值
Ansys：全球領先CAE綜合服務供應商
Ansys：面向未來，逐步完善全仿真域及平臺能力
Ansys Minerva幫助構建仿真整體研發流程與體系
Ansys Minerva提供關鍵要素支撐設計驗證閉環
連接數據
多專業數據上下文管理：
器件信息管理：
數據視圖：
連接工具
多專業工具集成：
連接團隊
多專業人員協同：
連接系統
仿真與設計、需求、系統拉通：
定位及收益
展開 