智能優化設計的案例
智能優化設計軟件AIPOD 2023R1新版本功能介紹
AIPOD 2023R1版本視頻介紹
AIPOD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能優化設計軟件，其提供的CAD+CAE自動化集成功能和新一代智能優化算法，可以讓設計團隊專注于產品設計本身而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速尋找到更好的產品或流程設計方案。
相比于上一個版本，AIPOD 2023R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括：
工具節點敏捷調用
新增優化任務節點
專家知識輔助優化
代理訓練算法擴展
圖1 智能優化設計軟件AIPOD 2023R1正式發布
一、工具節點敏捷調用
AIPOD 2023R1版本實現了對UG、Fluent、Start-CCM+等常用CAD和CAE節點的深度集成，上傳模型文件即可自動識別內部參數，通過圖形化界面操作完成相關設置。全程無需任何程序腳本編輯，使用門檻更低、操作更便捷。
圖2 常用CAD、CAE節點深度集成
二、新增優化任務節點
AIPOD 2023R1版本實現了優化任務節點的抽離，進而可實現系統各模塊間的級聯優化，使得AIPOD適用于復雜的系統級工業設計場景，應用領域得到進一步拓展。
展開 【產品】智能優化設計軟件AIPOD 2023R2新版本功能介紹
AIPOD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能優化設計軟件，致力于解決能耗更少、成本更低、重量更輕、散熱更好、速度更快等目標的工程設計尋優問題。針對工業設計領域的自動化程度低、數值模擬計算成本高等痛點，基于人工智能技術、自研先進的智能代理學習、智能優化策略。軟件使用門檻低，優化效果好，可以讓設計團隊專注于產品設計本身，而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速地尋找到更好的產品或流程設計方案。
“風扇葉輪智能優化設計”榮獲科研十大智能標桿案例
1月29日，由中國信息通信研究院與中國人工智能產業發展聯盟科學智能工作組聯合主辦的“科研智能成果發布會”在北京召開。
會議聚焦科研智能前沿趨勢，旨在為行業提供權威參考與實踐指南，會上正式發布了 “2025年科研智能十大標桿案例” ，以表彰該領域的突破性創新實踐，樹立行業典范，促進產業協作。
天洑憑借 “風扇葉輪智能優化設計” 案例，成功入選。該案例是基于天洑自主研發的優化設計軟件AIPOD實現的成功實踐，充分彰顯了公司在工業軟件領域的深厚技術積累與硬核創新能力，獲得了國家級權威機構的高度認可。
天洑將繼續專注工業人工智能與物理AI領域的研發應用，以創新技術驅動產業智能化。
展開 【產品】智能優化設計軟件平臺AIPOD 2024R1正式發布
AIPOD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能優化設計軟件平臺，致力于解決性能更優、成本更低、重量更輕等目標的工程設計尋優問題。軟件針對工業設計仿真領域存在的諸多問題，如產品指標達到瓶頸、依賴專家經驗、多學科多目標難以兼顧等，基于人工智能技術研發了先進的智能優化策略，使得軟件使用門檻更低，優化效率更高，優化效果更好。無論是結構、流體、熱力學、電磁學或多物理場耦合問題，AIPOD都可以幫助設計團隊高效地尋找到更好的設計方案。
一、AIPOD的功能和特色
● 豐富的CAD/CAE軟件接口
● 前沿高效的新一代智能優化算法
● 數字化專家知識挖掘與優化輔助
● 便利的圖形化優化流程搭建界面
● 自動化流程執行引擎
● 適配多類型的操作系統及計算集群
● 敏捷的后處理可視化探索
● 國產自主可控
二、版本更新介紹
AIPOD 2024R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括
■ 支持基于Hypermorph的非參數化幾何模型優化
■ 新增CAD/CAE軟件接口，結構優化場景覆蓋更全面
■ 升級變量關聯功能，變量提取更輕松
■ 新增優化任務結果一鍵驗證功能，優化方案更可信
■ 升級采樣可視化功能，算力利用更高效
■ 其他易用性升級（多列排序、算例重新執行、任務監控）
圖1 智能優化設計軟件AIPOD 2024R1啟動界面
1）支持基于Hypermorph的非參數化幾何模型優化
AIPOD 2024R1版本新增對非參數化幾何模型的優化支持。在以往的版本中，AIPOD擅長處理如變幾何參數、變邊界條件等優化任務；但在部分場景下（如整車廠等），由于上游供應商只提供了非參數化的幾何模型，導致優化工作無法開展。
展開 
OASIS奧希思智能優化設計系列培訓（二）
相比其他優化軟件，OASIS 奧希思智能優化軟件具有以下明顯的技術特點：
l 更加簡單明了的圖形用戶界面：可以很容易地定義設計目標、約束以及變量。
l 傻瓜式智能封裝算法：無需選擇算法和設置算法參數，一鍵優化！
l 全局、多目標優化；特別擅長解決一些大變量、強約束以及黑箱問題！
l 收斂速度更快速，質量好，穩健性高。
l 提供直觀的決策支持功能：幫助用戶進行科學決策。
OASIS 奧希思智能優化軟件同時給企業和用戶帶來了巨大的價值：
加速設計速度，縮短產品開發周期；
創新設計流程，實現智能設計升級；
提供最佳的系統級的設計方案；
降低產品成本，提高產品質量，實現企業價值最大化；
解放工程師，讓工程師專注于挖掘設計問題的內在結構和知識；
給企業高層提供科學的決策支持工具。
五、客戶證明：
Empower Operations 在成立的短短幾年時間，獲得了眾多世界500強龍頭企業的青睞和信任，給OASIS 奧希思智能優化設計軟件很好的技術背書。原世界最大衛星公司Space Systems/Loral 科學家，原SiBEAM Inc.首席天線設計師，現在蘋果公司任職Behzad T. Hozouri在2015年8月評價道：
“在使用了很多前沿的優化軟件之后，我發現綠洲軟件對解決電磁結構中常見的大變量、大計算量、多局域優化、黑箱設計問題是最強大的。”
展開 【新聞】智能優化軟件 AIPOD 2.1 正式發布！
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AIPOD - 智能優化設計平臺
，前往查閱。
第七屆"仿真優化+工業人工智能"國產工業軟件研討會暨2025年天洑軟件用戶大會圓滿召開
日本工程院院士、日本國立富山大學終身教授
中國科學院工業人工智能研究院首席科學家 唐政
中國航發四川燃氣渦輪研究院專項總師曾軍先生發表了“渦輪多學科多目標智能優化設計” 主題報告，他指出“航空發動機渦輪作為核心熱端部件，其設計面臨高溫、高壓等多學科耦合挑戰。傳統設計方法難以協調熱力、氣動、結構等復雜指標要求。
本研究創新性地采用智能優化技術，通過參數化建模大幅提升設計效率，使原本耗時數日的建模和仿真工作縮短至分鐘級。通過建立智能優化流程，實現設計方案的快速迭代優化。最終結果顯示，渦輪盤減重14%以上，同時葉片溫度降低35度，最大應力降低7%。
這種融合多學科協同設計與智能優化技術的新方法，為突破下一代航空發動機性能瓶頸提供了關鍵技術支撐，將有效推動我國航空發動機自主研發能力的提升。”
中國航發四川燃氣渦輪研究院專項總師 曾軍
清華大學長聘教授、中國仿真學會常務副理事長王凌參加了本次用戶大會并作主題報告，他指出“工業軟件是智能工業系統的大腦和神經，然而從產品的設計、制造到計劃、調度、運維等全生命周期，使用的工業軟件90%以上都是國外的。國產工業軟件的匱乏，導致我國制造強國戰略受到阻礙，所以急需發展有自主產權的國產工業軟件。”
一直以來，王凌教授圍繞工業軟件的主要研究方向是智能優化、仿真優化和調度優化，隨著對工業過程的深入了解，緊跟前沿技術，研究過程也不斷往前推進。大會上，他以“工業與服務系統智能調度優化及展望”為主題，向與會者分享了最新研究成果及產業前瞻。
展開 【技術】天洑數據建模實施案例集錦(6) - 船體型線智能設計
因此提出了一系列的提升方案，包括DTEmpower中集成的
HDDV高維可視化
、
HierarchicalStratify分層分類
、
ROD異常點清理
以及
AIAgent智能訓練算法
等關鍵技術，用以提升代理模型精度
；
3. 在相關船型設計數據集上的建模結果表明，AIAgent智能訓練算法相較于常見的開源算法具有顯著優勢，可使模型的R2指標從常見算法的83%提高到94%；
4. 用代理模型替換CFD仿真工具可使單個算例的評估時長由小時級別縮短到秒級，這為基于大量算例的智能優化奠定基礎。并且借助于一體化的設計平臺，能夠實現船型設計的自動化和智能化。
應用價值
縮短船型設計的周期，提高設計效率
通過基于代理模型優化的設計方法能夠在較短時間內評估優化上萬種設計方案，并且通過智能優化算法能夠找到較優的設計方案。
節約船型設計成本
傳統的船型設計方法需要依賴設計人員的設計經驗，并且需要多輪的水池試驗進行方案驗證，全流程的自動化設計平臺能夠在較短時間內找到相對最優的設計方案，并減少水池試驗次數。這節省了船型設計過程中的人力和物力成本。
圖2 基于代理模型優化的船型設計方案的優勢
相關案例
圖3 智能優化設計平臺
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展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
挖掘每一寸可能的設計空間，將是接下來所有研發工程師們需要共同面對的一道難題，就如同在僅有30平米的房子里，需要納入居家必備的所有功能。優化，是各類產品設計中永恒的話題。
優化技術已經成為產品創新設計中不可或缺的一環，基于各類數學優化算法并結合計算機的HPC計算，往往可以將產品性能提升到一個新的高度。在國防科研及5G大背景下，對設計空間的深度挖掘和對成本空間最大限度的壓縮，都對設計潛力的最優化選擇提出了非常苛刻的要求。
在射頻微波及天線設計領域，優化更是無處不在：
從高速電路電源完整性設計中去耦電容的位置和容值的優化，到過孔結構優化；
從濾波器中心頻率、通帶寬度、插入損耗等優化，到天線設計中駐波、增益、波束寬度、副瓣電平的優化；
從單一的電性能優化，到結構的體積、重量、強度以及疲勞與熱分析等多學科優化；
從容差分析，到魯棒性設計；
打開腦洞，不一而足。。。
面對日益復雜的設計挑戰，相比于傳統的優化方法，Ansys optiSLang具有明顯更高的效率，更智能的算法選擇，更低的使用門檻，更全面的多學科協同能力等優勢。本文將著重optiSLang應用于高頻電磁設計領域的價值和案例分享，為您打開一扇窗，看到一個更加精彩紛呈的世界。
對于研發設計師而言，在產品設計中如何更全面的認識設計空間，如何高效地利用優化來提高產品性能，壓縮設計周期，已成為設計是否成功，產品是否有市場的至關重要的因素。
展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
通過敏感度分析，如下圖所示optiSLang自動將設計變量空間從15個變量，降低到了7個變量，顯然這將極大加速進一步優化的速度。
降低設計空間的復雜度
下圖是優化后的結果，與初始設計相比，頻帶內的最大S11從-6.9dB降低到了-13.17dB。通過optiSLang的智能優化過程，我們進一步改進了設計，發掘了設計的更多潛能。
頻帶內S11最大值從-6.9dB降低到-13.17dB
為了提高產品性能，對于射頻微波及天線產品研發中的每一個設計，設計師都應該對各個參數，各個響應有深層次的理解。除了依賴于電磁場與微波的專業知識外，通過數學研究無疑能進一步提高對產品的認識。Ansys optiSLang就是這樣一款工具，通過與HFSS的無縫結合，實現對設計潛能的進一步激發，相信optiSLang的這一系列智能優化技術，將在天線設計、濾波器設計等射頻電磁場領域具有越來越廣泛的應用。
來源于：ANSYS官網
展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
Ansys optiSLang
Ansys optiSLang是一款先進的仿真流程集成與設計優化（Process Integration and Design Optimization，PIDO）工具。optiSLang不僅僅是一款優化工具，實際上它是基于數學方法研究產品設計中的輸入參數和輸出響應，實現設計流程集成以及優化自動化，同時為數字孿生（Digital Twin）提供降階模型。optiSLang不僅優化產品性能，同時兼顧設計的魯棒性以及可靠性，最終達到穩健設計。
從簡單優化到穩健設計
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optiSLang智能優化的關鍵技術
optiSLang的智能優化技術，首先是通過對設計空間的充分探索（DoE），建立最佳預測元模型，分析參數敏感度。基于對設計的充分理解，降低設計復雜度，軟件推薦給出最合適的優化算法。在整個優化過程中實現參數重要性自動篩選，優化算法自動推薦，以及魯棒性、可靠性評估。
optiSLang的智能優化技術
a
最佳預測元模型MoP
描述客觀事物的物理行為，通常有兩種途徑：
一種是基于實物的物理機理，建立理論模型即物理仿真模型；
另一種是基于先驗數據，建立經驗預測模型
optiSLang基于實驗設計數據對系統響應建立預測模型，這個預測模型稱為最佳預測元模型（MoP- Metamodel of Optimal）。MoP是建立在一系列實驗設計（DoE）采樣基礎上的，optiSLang提出一個預測質量的關鍵指標-預測系數（CoP - Coefficient of Prognosis）來評估對實際模型的預測質量。
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【產品】智能優化軟件 - AIPOD 2022R2版本新功能詳解
AIPOD是由南京天洑軟件有限公司自主研發的一款通用的智能優化設計軟件，其提供的CAD+CAE自動化集成功能和新一代智能優化算法，可以讓設計團隊專注于產品設計本身，而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速地尋找到更好的產品或流程設計方案。
現已正式推出AIPOD 2022R2版本。與上個版本相比，全新的AIPOD 2022R2對軟件功能進行了升級，并對用戶體驗進行了全方面的優化，具體包括：
更豐富的實驗設計(DOE)算法；
更豐富的優化設計算法；
更靈活的分布式資源利用；
更完善的后處理功能。
AIPOD 2022R2帶來的這些令人振奮的新功能，大幅完善和豐富了平臺功能，對用戶的使用場景進行了更全面的覆蓋，能夠更好的幫助用戶開展優化設計。
更豐富的實驗設計(DOE)算法
AIPOD 2022R2中補充了包含sobol、部分因子采樣等7種實驗設計算法，平臺內實驗設計算法多樣性實現極大提升，進一步擴展了對用戶不同需求的實驗設計場景覆蓋。此外，2022R2版本對平臺內已集成的均勻采樣等算法進行了優化，賦予了用戶對參與采樣變量更靈活配置的能力。
圖 1 實驗設計(DOE算法)
更豐富的優化設計算法
AIPOD 2022R2針對單目標優化需求，補充了包含近兩年學術界提出的天鷹優化引擎在內20余種學術前沿算法；針對多目標優化需求，補充了包含近兩年學術界最新提出的AGEMOEA2的5種學術前沿算法，新算法的引入使得平臺內優化設計算法數量多達50余種。
展開 【新聞】智能優化軟件 - AIPOD 2022R1版本發布
AIPOD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能優化軟件，其提供的CAD+CAE自動化集成功能和新一代智能優化算法，可以讓設計團隊專注于產品設計本身，而非數值模擬仿真過程，從而幫助設計團隊快速地尋找到更好的產品或流程設計方案。
在AIPOD 2.1基礎上，經過迭代研發，現正式推出AIPOD 2022R1版本。與上個版本相比，全新的AIPOD 2022R1對軟件功能進行了升級，并對用戶體驗進行了全方面的優化，具體包括：
全面升級軟件核心智能代理訓練算法 — AIAgent；
新增了穩健性設計功能；
提供了控制節點工具箱，并新增計算器類型節點；
優化了流程集成配置，并提升了軟件界面交互的友好性。
AIPOD 2022R1版本的新增功能，將大幅降低用戶的學習和使用成本，更好的幫助用戶開展優化設計。
AIAgent升級
AIPOD 2022R1中對AIAgent智能代理訓練算法進行了升級。
展開 智能優化設計
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第六屆“智能設計+運維”國產工業軟件研討會暨2024年天洑軟件用戶大會圓滿召開
</span></p><p><br></p><p class="ql-align-center"><span style="color: rgb(89, 89, 89);"><img src="http://www.njtf.cn/ueditor/net/upload/image/20240531/6385276447058240372654237.jpg" alt="付巖峰.jpg" height="394" width="700"></span></p><p class="ql-align-center"><span style="color: rgb(165, 165, 165);">中國華電科工集團有限公司設計研究總院院長 付巖峰</span></p><p><span style="color: rgb(89, 89, 89);">中國華電科工集團有限公司設計研究總院院長付巖峰發表了“‘設計、實施、運維、優化’在電力系統中建設的思考”的主題分享。付巖峰認為，技術和產業的協同發展，需要借鑒建筑設計的AI應用技術，開展電力行業的BIM智能化探索、開展圖紙的可視化應用等智能應用、結合設計圖紙開展建設工地智慧工程管理；通過數字孿生輔助運維，實現數據驅動各行業工藝流程動態模擬，分步實現大型數據孿生并在大數據整合基礎上自主開發數據一體化分析平臺，提高數據服務工程能力，打造綠色智能數字工廠。
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