在云端，可能的組合非常豐富，使用Ansys Cloud可以輕松地嘗試不同的實例。您還可以將結果與現有的FDTD性能基準測試進行比較。 推薦參閱 有關高性能計算、硬件如何影響仿真性能以及如何優化AWS實例的更多信息，請參閱這些帖子。

本次網絡研討會將介紹 Ansys optiSLang 與HFSS 的協同應用方法，結合工程實例，講解基于 AI/ML 的參數優化、多目標權衡及魯棒性設計思路，幫助工程師深入理解 AI 技術在高頻器件設計中的實際應用價值。

Astera Labs 在 AWS 上使用由 B200 GPU 加速的 EC2 實例運行新思科技 PrimeSim?，與僅使用 CPU 的實例相比實現了 3.5 倍的加速，大幅縮短設計驗證周期，并加快下一代互連解決方案的上市速度。

傳統的建模方式往往耗時且易出錯，而本案例通過 ANSYS APDL 參數化編程，將幾何建模、求解與出圖過程高度集成，實現了“修改參數即可建模、運行即可出圖”的自動化分析流程。 該模型不僅是一個快速生成結構模型的小工具，也可作為學習參數化編程、空間結構分析與模態可視化技術的實例模板。

可擴展研究方向 在該模型的基礎上，可進一步開展以下研究或仿真分析： 懸索橋恒載與活載組合工況分析； 索力優化與結構內力平衡研究； 施工階段模擬及成橋線形控制分析； 溫度荷載、風荷載作用下的非線性響應研究； 主纜與加勁梁協同受力性能分析； 結構參數敏感性分析與設計優化。 模型框架開放，可根據研究需求添加附屬結構、荷載類型或施工步驟，擴展性強。

課程將采用“理論講解 + 實例操作”相結合的模式，以LS-DYNA在汽車座椅系統的應用為工程背景，從軟件基礎入門，逐步掌握前處理建模、求解設置、后處理分析等完整仿真流程。

由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway還可為更高級的用戶提供對云環境的完全控制。用戶可以通過用戶門戶配置自己獨特的VDI或HPC集群，這些集群可根據用戶自己的仿真需求進行定制。用戶可從AWS云部署模板提供的豐富選項中進行選擇，其中包含CPU、內存、存儲和網絡容量的各種組合。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway還為每個求解器提供推薦的模板類型。

本研究所建立的精細化模型及模擬方法，為深入理解低截面厚度拱壩在極端荷載下的失效機理及其安全防護設計提供了重要依據。

擴展建議： 有需要的可以自行集成集成ANSYS OPTIMIZATION模塊實現自動索力優化； 添加*DO循環實現多工況批量分析（如活載、溫度荷載組合）。 1.3. 小結 本案例為橋梁工程師、研究人員及學生提供了一套“開箱即用+靈活擴展”的斜拉橋仿真工具，助力從概念設計到施工優化的全流程決策。無論是快速驗證設計方案，還是深入探索結構非線性行為，均可基于此模型高效實現。

同時，也可研究不同荷載組合作用下鋼柱的屈曲性能，為復雜工況下的結構設計提供參考。 5、 附件：本案例中的abaqus模型文件和教學視頻（包括cae、odb和inp文件）