ansys數(shù)字孿生建模
關(guān)注創(chuàng)建者：王靖雯 創(chuàng)建時(shí)間：2023-03-07
ansys數(shù)字孿生建模的視頻教程
數(shù)字孿生與有限元性能孿生——代理模型實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)（Unity3D、Ansys、Abaqus）
本課程主要實(shí)現(xiàn)有限元的數(shù)字孿生，Python作為后端，預(yù)測(cè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，在unity前端進(jìn)行網(wǎng)格的重建與云圖顯示。這一期做的是應(yīng)力的實(shí)現(xiàn)。 課程中會(huì)講解實(shí)現(xiàn)的原理，以及每一步的實(shí)現(xiàn)步驟，供大家參考。 有視頻講解和源碼，視頻30分鐘，源碼包括Python代碼（網(wǎng)格預(yù)處理和網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)應(yīng)力插值方法）、unity可視化搭建代碼和ansys結(jié)果文件。
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ANSYS數(shù)字孿生解決方案—— Digital Twin以及聯(lián)合仿真在數(shù)字樣機(jī)建設(shè)中的應(yīng)用
3、介紹ANSYS數(shù)字孿生技術(shù)。
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Altair電池包解決方案系列研討會(huì)之電池包系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用建模與數(shù)字孿生應(yīng)用
Altair電池包解決方案系列研討會(huì)之電池包系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用建模與數(shù)字孿生應(yīng)用 1.電池包數(shù)學(xué)建模方法； 2.基于電池系統(tǒng)模型的應(yīng)用與分析； 3.電池包性能監(jiān)控數(shù)字孿生應(yīng)用與壽命預(yù)測(cè)。
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ansys數(shù)字孿生建模的實(shí)例教程
圖14 建立連桿數(shù)字孿生體模型
圖15 可執(zhí)行SDK文件夾生成
圖16 運(yùn)行中的可執(zhí)行程序SDK文件夾
圖17 SDK文件夾運(yùn)行輸出的連桿應(yīng)力結(jié)果
六、總結(jié)
本文介紹了聯(lián)合利用Ansys Mechanical、True-Load、Ansys Twin Builder和Ansys Deployer軟件進(jìn)行連桿數(shù)字孿生體模型建立的操作過(guò)程及注意事項(xiàng)。
1）載荷識(shí)別的操作過(guò)程中，包括單位載荷的結(jié)果文件計(jì)算、應(yīng)變片的預(yù)分析、載荷識(shí)別及結(jié)果導(dǎo)出等，實(shí)現(xiàn)了由實(shí)測(cè)應(yīng)變數(shù)據(jù)識(shí)別出連桿的真實(shí)載荷歷程，為實(shí)現(xiàn)連桿數(shù)字孿生體模型的建立提供了載荷輸入；
2）連桿降階模型的生成過(guò)程中，包括利用響應(yīng)面法(RSM)生成載荷識(shí)別ROM，利用DOE試驗(yàn)生成多組連桿訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用奇異值分解法(SVD)和響應(yīng)面法(RSM)生成連桿應(yīng)力/變形Static ROM等；
3）在連桿數(shù)字孿生體模型搭建及部署過(guò)程中，集成了連桿響應(yīng)面ROM和Static ROM，并封裝、編譯生成twin文件模型，最后生成可執(zhí)行程序SDK文件夾，即連桿數(shù)字孿生體模型的最終形式。該可執(zhí)行程序能夠完全脫離有限元仿真環(huán)境，在不同操作系統(tǒng)平臺(tái)上進(jìn)行部署后，就可以根據(jù)連桿的實(shí)測(cè)應(yīng)變，進(jìn)行應(yīng)力與變形結(jié)果的快速計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)了連桿結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生體的建立和應(yīng)用。
展開(kāi) 5）人工智能技術(shù)
人工智能技術(shù)解決的是知識(shí)學(xué)習(xí)和決策問(wèn)題，是大數(shù)據(jù)建模中最關(guān)鍵的核心技術(shù)。廣義來(lái)講，深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的大類。但是，目前往往從狹義的角度解釋機(jī)器學(xué)習(xí)，特指淺層學(xué)習(xí)器，而深度學(xué)習(xí)(DL)和遷移學(xué)習(xí)則屬于深層學(xué)習(xí)器。因此，人工智能技術(shù)主要包括淺層學(xué)習(xí)（即機(jī)器學(xué)習(xí)，含增強(qiáng)學(xué)習(xí)）、深層學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）和遷移學(xué)習(xí)。
①機(jī)器學(xué)習(xí)：是賦予計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能力，使之可以歸納知識(shí)、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、推理預(yù)測(cè)，并最終可以像人一樣從數(shù)據(jù)中積累“經(jīng)驗(yàn)”的技術(shù)。將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于數(shù)字孿生建模中便實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)建模。因此大數(shù)據(jù)建模可以理解為利用工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)虛擬空間對(duì)物理空間的實(shí)時(shí)反映與預(yù)測(cè)，即以傳感器收集的海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法積累“經(jīng)驗(yàn)”最終達(dá)到構(gòu)建虛擬孿生空間的目的。如圖2所示，機(jī)器學(xué)習(xí)有4種主要類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，所有這些都有其特定的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類
②深度學(xué)習(xí)：從廣義來(lái)講，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，強(qiáng)調(diào)通過(guò)增加學(xué)習(xí)的層數(shù)以提高算法的精確性，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。深度學(xué)習(xí)有兩個(gè)主要特點(diǎn)：第一，含多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)得到的特征對(duì)數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的刻畫(huà)，從而有利于分類；第二，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練上的難度，可以通過(guò)“逐層初始化”預(yù)學(xué)習(xí)來(lái)有效克服。如圖3所示，典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、深度置信網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
展開(kāi) 圖7 AI控制任務(wù)指令分解執(zhí)行流程
3.2智能決策模型建模框架
面向數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)的智能決策模型主要包含聯(lián)合任務(wù)級(jí)、對(duì)抗行動(dòng)級(jí)以及單體武器平臺(tái)行動(dòng)級(jí)3級(jí)智能決策模型。其中，聯(lián)合任務(wù)級(jí)包括聯(lián)合對(duì)抗中的偵察預(yù)警和火力支援等智能決策；對(duì)抗行動(dòng)級(jí)涉及實(shí)體編隊(duì)的編隊(duì)偵察、編隊(duì)突擊和編隊(duì)防空等智能決策行為；武器平臺(tái)級(jí)對(duì)飛機(jī)、艦艇和裝甲車輛等武器裝備進(jìn)行航路規(guī)劃和目標(biāo)選擇等決策。
智能決策模型建模框架可為數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)智能決策模型研發(fā)人員提供標(biāo)準(zhǔn)化的智能體開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)接口，基于智能體建模框架，研發(fā)人員可使用標(biāo)準(zhǔn)的算法接口自定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法組件，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的接口設(shè)計(jì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)表征、決策動(dòng)作空間、模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和反饋評(píng)估函數(shù)等關(guān)鍵組件，并對(duì)各組件進(jìn)行裝配，從而完成智能博弈模型的構(gòu)建。本文對(duì)面向數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)的決策模型輸入層與輸出層進(jìn)行了構(gòu)建。
1） 面向數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)的決策模型輸入層
針對(duì)數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)面臨的態(tài)勢(shì)情況，擬構(gòu)建由單位特征、空間特征和通用特征組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層。其中，單位特征通過(guò)深度自注意力網(wǎng)絡(luò)（Transformer）提取單位與單位之間的關(guān)系；空間特征通過(guò)殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）提取空間關(guān)系；通用特征采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行標(biāo)量特征（Scalar）提取。將上述3類特征合并后通過(guò)LSTM網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史信息進(jìn)行提取，從而構(gòu)建面向數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)的決策模型輸入層。面向數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)的決策模型輸入層結(jié)構(gòu)如圖8所示。
展開(kāi) ANSYS官方將特別推出一系列ANSYS網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，不僅包含ANSYS 2019 R3 新版本功能介紹，同時(shí)也包括最新的行業(yè)熱點(diǎn)解決方案，ANSYS將與各位深入探討行業(yè)熱點(diǎn)趨勢(shì)，諸如無(wú)人駕駛、PCB結(jié)構(gòu)可靠性、天線設(shè)計(jì)、數(shù)字孿生等等。
報(bào)名本系列課程，聯(lián)系微信客服jishulink555，可免費(fèi)贏取ANSYS官方定制真空保溫杯、小夜燈、餐具套裝、手機(jī)支架、話費(fèi)等精美紀(jì)念品！此外，在此系列網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)結(jié)束后，ANSYS將官方抽取1名幸運(yùn)者，TA將獲得華為最新發(fā)布的Mate 30 1臺(tái)（報(bào)名多場(chǎng)幾率疊加）！
本期研討會(huì)：《聯(lián)合仿真在數(shù)字樣機(jī)建設(shè)中的應(yīng)用與數(shù)字孿生介紹》將于1月10日 20:00-21:00舉辦。
直播主題
聯(lián)合仿真在數(shù)字樣機(jī)建設(shè)中的應(yīng)用與數(shù)字孿生介紹
日期/時(shí)間
2020年1月10日
20:00 – 21:00
課程受眾
研究所與企業(yè)總體設(shè)計(jì)單位工程師與相關(guān)管理人員，系統(tǒng)設(shè)計(jì)工程師等人士。
講師簡(jiǎn)介
楊帆，ANSYS亞太區(qū)數(shù)字孿生高級(jí)專家
畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)，曾任中國(guó)燃?xì)鉁u輪研究院（624所）、IGCC與煤氣化聯(lián)合循環(huán)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資深設(shè)計(jì)師。現(xiàn)任ANSYS公司亞太區(qū)數(shù)字孿生高級(jí)專家，負(fù)責(zé)ANSYS亞太區(qū)數(shù)字孿生解決方案開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目管理、技術(shù)難點(diǎn)攻關(guān)研發(fā)協(xié)調(diào)，以及數(shù)字孿生模型集成工作。
展開(kāi) 目錄：
（一）邊緣服務(wù)器硬件配置推薦
（二）數(shù)字孿生數(shù)據(jù)中心服務(wù)器集群推薦配置23v2
2.1 數(shù)字孿生應(yīng)用服務(wù)器集群配置推薦（控制類）
2.2 數(shù)字孿生應(yīng)用服務(wù)器集群配置推薦（仿真類）
2.3 應(yīng)用服務(wù)器集群配置推薦（AI大數(shù)據(jù)分析類）
（三）數(shù)字孿生超高分可視化工作站配置推薦
（一）邊緣服務(wù)器硬件配置推薦23v2
NO
關(guān)鍵項(xiàng)
方案1
方案2
方案3
型號(hào)
UltraLAB GX650 228192-SAi
UltraLAB GX660 227192-MBC
UltraLAB GX650 228256-MB2A
等級(jí)
超值型
海量型
超算型
1
CPU
2顆Xeon 銀牌4316處理器
2顆Xeon 銀牌5420+處理器
2顆Xeon 銀牌4316處理器
共計(jì)40核/80線程2.8GHz~3.4GHz
共計(jì)56核/112線程2.7GHz~4.0GHz
共計(jì)40核/80線程2.8GHz~3.4GHz
2
內(nèi)存
192GB DDR4
256GB DDR5
256GB DDR4
3
GPU計(jì)算卡
可選
可選
2塊Nvidia A2
4
系統(tǒng)盤(pán)
960GB SSD，讀寫(xiě)帶寬500MB/s，IOPS 3萬(wàn)次
960GB SSD，讀寫(xiě)帶寬500MB/s，IOPS 3萬(wàn)次
960GB SSD，讀寫(xiě)帶寬500MB/s，IOPS 3萬(wàn)次
5
平臺(tái)
2U機(jī)架式(700w,8*3.5寸盤(pán)位)
2U機(jī)架式(700w,8*3.5寸盤(pán)位)
2U機(jī)架式(700w,8*3.5寸盤(pán)位)
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本文原刊登于Ansys.com：《How To Accelerate EV Development Using Ansys Twin Builder Software》
作者：Laura Carter | Ansys 高級(jí)市場(chǎng)傳播經(jīng)理
編輯整理：張旭 | Ansys主任應(yīng)用工程師
國(guó)際能源署（IEA）的全球能源行業(yè)2050年凈零碳排放路線圖指出，電動(dòng)汽車預(yù)計(jì)到2030年將占全球新車銷量的
<p>Ansys Digital Twin是基于仿真臺(tái)，支持跨學(xué)科多領(lǐng)域的系統(tǒng)仿真與數(shù)字孿生。作為數(shù)字孿生分析的最終載體，用戶可以在 AnsysTwin Builder 平臺(tái)上完成所有數(shù)字樣機(jī)的系統(tǒng)搭建并通過(guò)信號(hào)采集進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，也可以將搭建好的平臺(tái)文件生成SDK分發(fā)給更加完善的數(shù)字孿生平臺(tái)進(jìn)行調(diào)用并輸出結(jié)果。</p><p>ROM Builder 則是 AnsysTwin Builder
目錄：
（一）邊緣服務(wù)器硬件配置推薦
（二）數(shù)字孿生數(shù)據(jù)中心服務(wù)器集群推薦配置23v2
2.1 數(shù)字孿生應(yīng)用服務(wù)器集群配置推薦（控制類）
2.2 數(shù)字孿生應(yīng)用服務(wù)器集群配置推薦（仿真類）
2.3 應(yīng)用服務(wù)器集群配置推薦（AI大數(shù)據(jù)分析類）
（三）數(shù)字孿生超高分可視化工作站配置推薦
（一）邊緣服務(wù)器硬件配置推薦23v2
NO
關(guān)鍵項(xiàng)
方案1
本文來(lái)源：防務(wù)快訊
作者：吳云超等
摘 要：
針對(duì)現(xiàn)有軍事對(duì)抗推演平臺(tái)缺乏智能算法訓(xùn)練支撐能力的問(wèn)題，分析了智能博弈技術(shù)的需求以及游戲?qū)诡I(lǐng)域?qū)χ悄軟Q策問(wèn)題的實(shí)現(xiàn)方法，研究了面向數(shù)字孿生戰(zhàn)場(chǎng)的仿真數(shù)據(jù)模糊化以及任務(wù)分解等技術(shù)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的是發(fā)揮數(shù)字與物理世界的交互融合的價(jià)值。
數(shù)字孿生價(jià)值
ANSYS基于仿真的數(shù)字孿生，能夠幫助客戶增加最大化收益、達(dá)到成本管理的底線、獲得/保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。舉一個(gè)例子，當(dāng)我們無(wú)法直接拿到葉片載荷數(shù)據(jù)，可以用數(shù)字孿生間接拿到葉片載荷數(shù)據(jù)。
基于仿真的“數(shù)字孿生” 實(shí)現(xiàn)高階數(shù)據(jù)分析
基于仿真的數(shù)字孿生應(yīng)用
數(shù)字雙胞胎的實(shí)際應(yīng)用
實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生價(jià)值的方案所必須的能力
本文來(lái)自：智造苑
隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的高速發(fā)展，促進(jìn)了人工智能技術(shù)的革命性進(jìn)步，為數(shù)字孿生的建模提供了新的手段，指出了新的方向。采用大數(shù)據(jù)建模的方法，通過(guò)黑盒建模的方式，構(gòu)建輸入和響應(yīng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系模型，由于數(shù)據(jù)的輸入和響應(yīng)是實(shí)際的數(shù)據(jù)，因此模型可以更準(zhǔn)確地逼近物理世界，可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的建模。需要指出，大數(shù)據(jù)模型并不是對(duì)物理模型的替代
本文原刊登于semiwiki.com：《Can you Simulate me now? Ansys and Keysight Prototype in 5G》
作者：Shawn Carpenter and Sangkyo Shin
編輯整理：肖運(yùn)輝 | Ansys中國(guó)高頻產(chǎn)品線技術(shù)經(jīng)理
Ansys與Keysight都希望解決這樣一個(gè)問(wèn)題
本文原刊登于semiwiki.com：《Can you Simulate me now? Ansys and Keysight Prototype in 5G》
作者：Shawn Carpenter and Sangkyo Shin
編輯整理：肖運(yùn)輝 | Ansys中國(guó)高頻產(chǎn)品線技術(shù)經(jīng)理
Ansys與Keysight
本文原刊登于semiwiki.com：《Can you Simulate me now? Ansys and Keysight Prototype in 5G》
作者：Shawn Carpenter and Sangkyo Shin
編輯整理：肖運(yùn)輝 | Ansys中國(guó)高頻產(chǎn)品線技術(shù)經(jīng)理
Ansys與Keysight
