AI預(yù)測
關(guān)注創(chuàng)建者：天洑軟件 創(chuàng)建時間：2023-03-08
AI預(yù)測的實(shí)例教程
圖4-1 初始化設(shè)置
圖4-2 初始化流場
2）求解計算
選擇菜單欄求解>求解>生成AI樣本，開始設(shè)置樣本空間；
圖4-3 運(yùn)行求解器
圖4-4 設(shè)置預(yù)測變量
① 在彈出的AI樣本設(shè)置界面，設(shè)置溫度預(yù)測范圍為（250-330），設(shè)置速度預(yù)測范圍為（1-10）。單擊樣本處理，生成樣本數(shù)，如圖所示；
② 點(diǎn)擊開始，開始計算。
圖4-5 設(shè)置預(yù)測范圍
圖4-6 生成樣本數(shù)
五、后處理
1）模型訓(xùn)練
① 計算完成后，單擊“是”開始訓(xùn)練；
② 訓(xùn)練完成后，單擊“確定”，確認(rèn)訓(xùn)練完成，單擊“關(guān)閉”按鈕退出當(dāng)前對話框，如圖所示；
圖5-1 模型訓(xùn)練
③ 雙擊 求解>求解模型，打開AI預(yù)測開關(guān)，輸入值：280和3；
④ 單擊應(yīng)用按鈕，程序自動加載預(yù)測結(jié)果，如圖所示。
展開 圖4-1 初始化設(shè)置
圖4-2 初始化流場
3）求解計算
選擇菜單欄 求解> 求解> 生成AI樣本，開始設(shè)置樣本空間。
圖4-3 運(yùn)行求解器
圖4-4 設(shè)置預(yù)測變量
① 在彈出的AI樣本設(shè)置界面，設(shè)置預(yù)測范圍為（1-5）。單擊樣本處理，生成樣本數(shù)，在彈出的AI樣本生成界面中，修改其中一個樣本數(shù)3為2.8，避免和原始工況趨近，如圖所示；
② 點(diǎn)擊開始，開始計算。
圖4-5 設(shè)置預(yù)測范圍
圖4-6 生成樣本數(shù)
五、后處理
1）模型訓(xùn)練
① 計算完成后，單擊“是”開始訓(xùn)練；
② 訓(xùn)練完成后，單擊“確定”，確認(rèn)訓(xùn)練完成，單擊“關(guān)閉”按鈕退出當(dāng)前對話框，如圖所示。
圖5-1 模型訓(xùn)練
① 雙擊 求解> 求解模型，打開AI預(yù)測開關(guān)，輸入值：3.043；
② 單擊應(yīng)用按鈕，程序自動加載預(yù)測結(jié)果，如圖所示。
圖5-2 結(jié)果預(yù)測
2）求解結(jié)果更新及導(dǎo)入
雙擊樹節(jié)點(diǎn) 報告> 力，設(shè)置方向參數(shù)，選取區(qū)域面列表中hull，單擊應(yīng)用，讀取升阻力數(shù)據(jù)。
展開 1、基于AI，快速構(gòu)建全參數(shù)化的幾何模型。結(jié)合知識工程，實(shí)現(xiàn)所需預(yù)測的結(jié)構(gòu)、厚度、材料等信息的參數(shù)化；
2、設(shè)計仿真一體化，快速生成AI學(xué)習(xí)訓(xùn)練所需的仿真模型及數(shù)據(jù)?；趩我坏臄?shù)據(jù)源，全參數(shù)化設(shè)計模型與仿真技術(shù)自動關(guān)聯(lián)，利用仿真自動化流程，多學(xué)科多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)，自動更新模型，自動更新仿真設(shè)置；
3、AI神經(jīng)網(wǎng)格搭建以及AI模型訓(xùn)練&調(diào)試。
4、AI模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際仿真評價對比。
5、AI模型替換仿真模型，實(shí)現(xiàn)快速性能預(yù)測。
然而，為了突破開發(fā)瓶頸并加速決策流程，Hero決定超越傳統(tǒng)FEA方法，引入人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。為了幫助其CAE工程師在日常工作流中順利應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，Hero需要高效、強(qiáng)大且用戶友好的工具支持。</p><p><br></p><p>Hero的首個AI驅(qū)動項(xiàng)目聚焦于摩托車把手的設(shè)計優(yōu)化。作為摩托車的核心部件，把手的設(shè)計直接影響人機(jī)工程學(xué)、騎手姿勢以及車輛的操控性、平衡性、舒適性和整體風(fēng)格。由于其重要性，團(tuán)隊(duì)通常需要投入大量時間進(jìn)行把手的設(shè)計與優(yōu)化。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)并縮短設(shè)計周期，Hero選擇了Altair的AI驅(qū)動技術(shù)。</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p>Hero 選擇了Altair<sup>?</sup> PhysicsAI?，這是一項(xiàng)強(qiáng)大的幾何深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，并在傳統(tǒng)FEA方法所需時間的一小部分內(nèi)生成物理預(yù)測結(jié)果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設(shè)計平臺 Altair<sup>?</sup> HyperWorks<sup>?</sup>中，這使得Hero的所有用戶，無論技能水平如何，都能輕松將這一解決方案融入現(xiàn)有流程。</p><p><br></p><p>為了充分利用PhysicsAI，Hero首先將現(xiàn)有數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集：訓(xùn)練集用于基于歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，測試集則用于評估和量化AI模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。由于Hero的產(chǎn)品線涵蓋多種車型（如運(yùn)動型摩托車、探險摩托車、通勤摩托車和巡航車等），團(tuán)隊(duì)使用了多樣化的把手?jǐn)?shù)據(jù)集，以確保AI模型能夠生成準(zhǔn)確的結(jié)果。</p><p><br></p><p>數(shù)據(jù)分割和模型訓(xùn)練是AI驅(qū)動工程流程中的關(guān)鍵步驟。
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</figure><p><br></p><p><strong>?尊敬的先生/女士，</strong></p><p><br></p><p>我們很高興推出全新的 DEP MeshWorks AI智能預(yù)測平臺！</p><p><br></p><p>機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已高效應(yīng)用于汽車、零部件、能源、重型機(jī)械、電子、醫(yī)療器械以及消費(fèi)品等多個行業(yè)。在上述行業(yè)中，MeshWorks AI 平臺主要針對疲勞耐久性、碰撞事件、剛度、NVH問題、CFD、散熱等工程難題提供解決方案。應(yīng)用的場景多種多樣，如跌落分析、碰撞分析、剛度分析、零部件強(qiáng)度分析、流場分析、散熱分析等。</p><p><br></p><p>在CAE仿真領(lǐng)域，這些傳統(tǒng)問題通常使用Nastran、Abaqus、LS-Dyna、Fluent、ANSYS等求解器進(jìn)行計算。如今，MeshWorks AI的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被視為許多求解器的替代方案，可在無需開展詳細(xì)仿真的情況下支持產(chǎn)品設(shè)計。</p><p><br></p><p>DEP MeshWorks AI平臺通過智能預(yù)測和可視化界面，可在產(chǎn)品設(shè)計階段提供高效的性能預(yù)測能力，快速進(jìn)行方案迭代，無需耗時的仿真計算！實(shí)時預(yù)測性能參數(shù)及仿真云圖！該平臺具有極高精度，平臺同時具有自動識別參數(shù)及自動優(yōu)化功能。</p><p><br></p><p>接下來，您將了解 DEP MeshWorks AIML 技術(shù)如何提供相關(guān)解決方案。</p><p><br></p><ul><li>由AI驅(qū)動的工作流，可直接基于CAD和設(shè)計數(shù)據(jù)預(yù)測性能。
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AI預(yù)測的最新內(nèi)容
AI預(yù)測模型真的比老師傅的經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)？展會上那些敢于拿出實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)、接受現(xiàn)場抽查的智慧水務(wù)方案，將贏得真正的關(guān)注。
4. 海水淡化的低碳化競賽
噸水電耗已經(jīng)從早期的4-5度降至2度以下，再往下走，需要工藝革命——正滲透、電容去離子、余熱耦合……在青島，你可以看到國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)在這些前沿路徑上的最新突破。
? 智能化：2024年行業(yè)自動化率達(dá)41.3%，預(yù)計2025年智能電鍍線普及率超40%，AI預(yù)測模型、多物理場仿真將成為均勻性優(yōu)化工具。
? 精準(zhǔn)化：納米涂層、5G/新能源特種涂層需求增長（市場規(guī)模將破600億元），推動標(biāo)準(zhǔn)向“更高精度+行業(yè)定制”發(fā)展（如航空航天專用耐溫標(biāo)準(zhǔn)）。
</div><div contenteditable="false" width="100%">AI 融合潛力：未來可集成輕量化 AI（故障預(yù)測、異常識別、視頻分析），從數(shù)據(jù)采集升級為智能決策節(jié)點(diǎn)。</div><div contenteditable="false" width="100%">3.
</p><p>? 數(shù)字孿生平臺：結(jié)合AI算法預(yù)測腐蝕發(fā)展路徑。</p><p>? 微觀原位分析：借助環(huán)境掃描電鏡觀察納米級腐蝕萌生。</p><p><br></p><p><strong>結(jié)語：</strong></p><p>鹽霧測試不僅是質(zhì)量檢測工具，更是產(chǎn)品壽命的預(yù)言者和設(shè)計優(yōu)化的導(dǎo)航儀。</p>
預(yù)測模型將疲勞風(fēng)險預(yù)警時間提前至分鐘級，座椅可靠性測試已從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”邁向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的新階段。
圖 1 某種分布的通流孔道產(chǎn)生的整堆流速分布（上圖：仿真結(jié)果；下圖：AI預(yù)測結(jié)果）
為驗(yàn)證該方法的可行性，我們構(gòu)建了一組包含200個樣本的數(shù)據(jù)集，其中180個用于模型訓(xùn)練，其余用于測試。這些樣本涵蓋了不同孔徑、不同密度、不同排列方式的堆芯構(gòu)型，有限元模型的節(jié)點(diǎn)規(guī)模在46,000至63,000之間。模型訓(xùn)練在單張NVIDIA RTX 3090 24GB顯卡上完成。
四、未來趨勢：AI賦能與預(yù)測性維護(hù)
諾冠（IMI Norgren）正積極探索將人工智能（AI）與邊緣計算引入高壓比例閥控制系統(tǒng)。例如通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測密封件磨損趨勢，提前發(fā)出維護(hù)預(yù)警；或基于數(shù)字孿生技術(shù)，在虛擬環(huán)境中優(yōu)化控制策略后再部署至物理設(shè)備，極大縮短調(diào)試周期。
智能控制不是簡單的“加裝芯片”，而是系統(tǒng)級的融合創(chuàng)新。
為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預(yù)測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅(qū)動的預(yù)測結(jié)果，更精準(zhǔn)地預(yù)判特定冷卻條件下的溫度變化。其核心目標(biāo)是開發(fā)一款能夠預(yù)測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預(yù)測精度。
為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預(yù)測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅(qū)動的預(yù)測結(jié)果，更精準(zhǔn)地預(yù)判特定冷卻條件下的溫度變化。<strong>其核心目標(biāo)是開發(fā)一款能夠預(yù)測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預(yù)測精度</strong>。
最佳實(shí)踐是“雙軌結(jié)構(gòu)”：
一條是傳統(tǒng)確定性控制鏈（PID/MPC）；
一條是AI預(yù)測與優(yōu)化鏈。
AI提供趨勢判斷與優(yōu)化建議，
傳統(tǒng)控制負(fù)責(zé)執(zhí)行與安全邊界。
當(dāng)AI輸出偏離合理區(qū)間時，
控制系統(tǒng)自動屏蔽AI指令并回到基礎(chǔ)邏輯。
