降階建模的案例
成功案例丨AI 賦能智能熱預測：依托降階建模，實現孔探儀高效便捷安裝
為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預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 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度。romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。LAND? 期望通過構建全新工作流程，提升尖端熱電偶溫度預測的效率與準確性，同時確保該流程易于推廣和管理。
為實現這一目標，開發過程將易用性與可靠性置于優先地位：
構建孔探儀冷卻系統的詳細 CFD 模型，并通過 12 個物理測試點進行驗證，驗證結果顯示誤差范圍符合要求；
利用該驗證模型執行空間填充試驗設計（DOE），生成涵蓋流量參數與尖端溫度關聯關系的綜合數據集 —— 共運行 512 次仿真，總耗時約 50-75 小時；
為確保數據準確性，借助 Altair HyperStudy? 對數據集進行進一步評估與后處理，確認其可靠性；
基于該驗證數據集訓練 romAI 模型，使其能夠在廣泛的流量與煙氣溫度組合場景下預測熱電偶溫度。
最終形成的解決方案兼具可靠性與易用性，無需用戶具備專業的 CFD 知識儲備。設計工程師僅需接受少量培訓，即可在工作流程中熟練運用該模型，既提升了預測精度，又提高了開發效率。
項目成果
本解決方案的核心是 romAI 模型。
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為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預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 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。<strong>其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度</strong>。romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。LAND? 期望通過構建全新工作流程，提升尖端熱電偶溫度預測的效率與準確性，同時確保該流程易于推廣和管理。</p><p><br></p><p><br></p><figure style="text-align: center;" class="ql-align-center">
<figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202512/attachment/4685374cc3b644c6b1d011de3a3d963a.png" style="display: inline-block;">
<img src="https://img.jishulink.com/202512/attachment/4685374cc3b644c6b1d011de3a3d963a.png" data-mobile-src="https://img.jishulink.com/202512/attachment/4685374cc3b644c6b1d011de3a3d963a.png?
展開 新聞速遞丨HyperWorks 2026 新版本：以 AI 之力解鎖大規模設計與仿真
—— JetZero 首席設計官
John Vassberg
”
HyperWorks 2026 六大核心創新
? AI 驅動的設計與仿真
依托幾何深度學習、生成式算法及 GPU 加速降階建模 (ROM) 技術，可實現近實時預測與更快的驗證流程。基于物理的 AI 模型可部署于安全的瀏覽器環境中，運算速度較傳統求解器仿真提升 1000 倍。新增對向量運算及光順粒子流體動力學 (SPH) 的支持，進一步擴大應用領域覆蓋。
? 企業級前處理與模型裝配
工程師可高效流暢地對大型復雜裝配體進行仿真分析，顯著縮短模型構建與驗證周期。增強型導航功能、批處理網格劃分及連接器管理工具可優化前處理流程，而直接數據管理集成則確保跨團隊協作的數據一致性。
? 集成化多物理場仿真
借助統一求解器與多場耦合技術，工程師能夠以更高保真度分析復雜相互作用（如熱-流體或電磁-結構系統）。新增工作流支持電機優化、電池安全性研究及高溫分析，而協同仿真標準則進一步強化了數字化連續性。電磁仿真速度提升幅度高達 40%，傳播建模速度加快 20 倍，與此同時，雷達與電磁兼容性 (EMC) 分析功能已拓展至新一代應用場景。
? 自動化、協作與互聯能力
擴展的 Python 語言及 API 支持、直觀的無代碼工作流工具與云集成功能，全面助力數字化連續性提升。增強型可視化與繪圖工具簡化了結果解讀與分享流程，而與第三方軟件的無縫互操作性則進一步提升了數字孿生的保真度。
? 高保真度顆粒、流體及材料行為仿真
全新建模方法可更真實地捕捉整體流動特性、沖擊響應行為及高溫作用效應。
展開 新聞速遞丨HyperWorks 2026 新版本：以 AI 之力解鎖大規模設計與仿真
—— JetZero 首席設計官
John Vassberg
”
HyperWorks 2026 六大核心創新
? AI 驅動的設計與仿真
依托幾何深度學習、生成式算法及 GPU 加速降階建模 (ROM) 技術，可實現近實時預測與更快的驗證流程。基于物理的 AI 模型可部署于安全的瀏覽器環境中，運算速度較傳統求解器仿真提升 1000 倍。新增對向量運算及光順粒子流體動力學 (SPH) 的支持，進一步擴大應用領域覆蓋。
? 企業級前處理與模型裝配
工程師可高效流暢地對大型復雜裝配體進行仿真分析，顯著縮短模型構建與驗證周期。增強型導航功能、批處理網格劃分及連接器管理工具可優化前處理流程，而直接數據管理集成則確保跨團隊協作的數據一致性。
? 集成化多物理場仿真
借助統一求解器與多場耦合技術，工程師能夠以更高保真度分析復雜相互作用（如熱-流體或電磁-結構系統）。新增工作流支持電機優化、電池安全性研究及高溫分析，而協同仿真標準則進一步強化了數字化連續性。電磁仿真速度提升幅度高達 40%，傳播建模速度加快 20 倍，與此同時，雷達與電磁兼容性 (EMC) 分析功能已拓展至新一代應用場景。
? 自動化、協作與互聯能力
擴展的 Python 語言及 API 支持、直觀的無代碼工作流工具與云集成功能，全面助力數字化連續性提升。增強型可視化與繪圖工具簡化了結果解讀與分享流程，而與第三方軟件的無縫互操作性則進一步提升了數字孿生的保真度。
? 高保真度顆粒、流體及材料行為仿真
全新建模方法可更真實地捕捉整體流動特性、沖擊響應行為及高溫作用效應。
展開 
制造業人工智能8大應用場景！
在完成對數字孿生對象的降階建模方面，可以把復雜性和非線性模型放到神經網絡中，借助深度學習建立一個有限的目標，基于這個有限的目標，進行降階建模。
例如，在傳統模式下，一個冷熱水管的出水口流體及熱仿真，用16核的服務器每次運算需要57個小時，進行降階建模之后每次運算只需要幾分鐘。
場景七：創成式設計
創成式設計（Generative Design）是一個人機交互、自我創新的過程。工程師在進行產品設計時，只需要在系統指引下，設置期望的參數及性能等約束條件，
如材料、重量、體積等等，結合人工智能算法，就能根據設計者的意圖自動生成成百上千種可行性方案，然后自行進行綜合對比，篩選出最優的設計方案推送給設計者進行最后的決策。
創成式設計已經成為一個新的交叉學科，與計算機和人工智能技術進行深度結合，將先進的算法和技術應用到設計中來。得到廣泛應用的創成式算法包括：參數化系統、形狀語法（Shape Grammars(SG)）、L-系統（L-systems）、元胞自動機（Cellular Automata(CA)）、拓撲優化算法、進化系統和遺傳算法等。
展開 數字孿生 | Innomotics借助仿真技術推進支持AI的工業電機驅動器
此外，Ansys仿真、數字孿生技術以及降階建模等技術有助于Innomotics改進設計并最大限度地降低成本，同時在不影響準確性的情況下加快開發速度。數字工程使Innomotics能夠采用虛擬測試和原型設計，從而節省時間和成本。
他表示：“在我看來，Ansys仿真技術的應用對公司產生了巨大影響。它甚至幫助優化了我們的人員配置，因為它能夠以快速、安全的方式提供關鍵性答案。此外，Ansys仿真技術還能減少不必要的實驗室測試、支持數字原型設計，以及在硬件在環（HIL）和軟件在環（SIL）等復雜且具有經濟效益的系統中發揮作用，為我們做出了巨大貢獻。”
目前，Ansys開放軟件免費試用，歡迎點擊鏈接進行申請：
數字孿生平臺Ansys Twin Builder
熱門點播推薦：Ansys Twin Builder and TwinAI 2025 R1新功能更新
內容簡介：本次會議將以Ansys核心降階模型（ROM）技術為基礎，在保證高精度的同時加速有限元仿真，與SLM，VHDL，Modelica等1D模型實現光、機、電、熱多學科耦合仿真。Ansys Hybrid Analytics使用AI/ML技術將數據模型和物理模型進行融合，對模型進行高精度校準和不確定度量化。立即點擊查看
展開 直播預告 | 基于CFD仿真的高效熱管理解決方案
針對這些問題，降階模型（ROM）、AI 加速等技術為平衡二者關系提供了解決思路。另一方面，材料性能的波動以及邊界條件的不確定性，也給熱管理仿真工作增添了難度，熱管理在實際應用中有著不可忽視的重要意義。
針對以上問題海克斯康推出基于CFD仿真的高效熱管理解決方案，通過高效的熱管理措施，設備過熱現象得以避免，進而有效降低組件故障風險。助力工程師更高效地應對熱設計挑戰，確保設備穩定運行并提升整體性能。
本期直播講堂請到了海克斯康CFD仿真專家李晶博士，在直播間中講師將聚焦如何通過CFD（計算流體力學）工具優化熱管理仿真流程，涵蓋建模、求解到后處理的全過程，并結合實際應用案例，介紹如何提高仿真效率。敬請關注！
4月24日 14:00
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立即預定
直播內容聚焦
? 熱管理的重要性:熱管理失效=產品失效?
? CradleCFD在提高熱管理仿真解決方案:如何突破“網格慢、算不動”瓶頸
? 熱路徑工具的應用:讓“熱量流向”一目了然
? BCI-ROM介紹:真速度大幅提升，精度損失降低
? 熱管理應用案例介紹:看熱管理仿真如何提升產品制造
本次主要將展示降階建模BCI-ROM仿真，效率提升方面的需人工操作到分鐘級快速前處理以及高效計算等功能，同時包含高效后處理工具熱路徑應用。
李晶
海克斯康CFD仿真專家
日本大阪大學工程熱物理博士
具有20年以上的流體仿真工程經驗，廣泛了解國內外客戶對CFD仿真需求以及發展現狀，針對客戶的需求能提供有效、合理、針對性的流體解決方案，為客戶解決實際應用問題。
展開 ANSYS TWIN BUILDER助力企業優化產品運營并加速產品研發
此外，用戶還能通過新版Twin Builder的降階建模功能，更方便地重復使用現有的3D仿真模型，從而減少存儲需求、實現仿真速度100倍提升，并保持仿真準確度。用戶能夠針對已部署的設備快速修改數字孿生體模型，針對已修改或已更新的現場設備（包括泵、電機、渦輪機等）創建鏡像，從而更好地開展預測性維護工作。
LG家用電器和空氣解決方案部門的研究員Gwigeun Park指出：“利用ANSYS Twin Builder和其他ANSYS產品，我們能夠對家用電器的電力電子、電機和控制器等進行電路質量預驗證和電磁干擾仿真。在Twin Builder的幫助下，我們正在研發創新產品，通過數字孿生體創建組件級虛擬原型，共享產品的物聯網信息，進而幫助研究人員提升產品可靠性，縮短產品上市進程，減少物理測試需求，并改進產品研發工作。”
ANSYS的系統和數字孿生體產品研發總監Sameer Kher指出：“數字孿生體有望給企業帶來巨大價值，它不僅可提升運營效率，支持更具盈利性的新型商業模式，并幫助早期采用者在競爭中獲得領先優勢。ANSYS Twin Builder幫助用戶快速構建、驗證和部署基于仿真的數字孿生體，從而提高營業收入，改善運營業績。”
關于ANSYS, Inc.
作為全球工程仿真領域的領先企業，ANSYS在眾多產品的創造過程中都扮演著至關重要的角色。無論是火箭發射、飛機翱翔長空、汽車高速馳騁、計算機和移動設備的便捷使用、橋梁虹跨江河還是可穿戴產品的貼心使用，ANSYS技術都盡顯卓越。我們幫助全球最具創新性的企業推出投其客戶所好的出色產品，通過業界性能最佳、最豐富的工程仿真軟件產品組合說明客戶解決最復雜的仿真難題，我們讓工程產品充分發揮想象的力量。歡迎與我們全球75個戰略部門的近3000名專業人士合作，共同在工程仿真和產品開發領域彰顯非凡！
展開 ANSYS TWIN BUILDER助力企業優化產品運營并加速產品研發
此外，用戶還能通過新版Twin Builder的降階建模功能，更方便地重復使用現有的3D仿真模型，從而減少存儲需求、實現仿真速度100倍提升，并保持仿真準確度。用戶能夠針對已部署的設備快速修改數字孿生體模型，針對已修改或已更新的現場設備（包括泵、電機、渦輪機等）創建鏡像，從而更好地開展預測性維護工作。
LG家用電器和空氣解決方案部門的研究員Gwigeun Park指出：“利用ANSYS Twin Builder和其他ANSYS產品，我們能夠對家用電器的電力電子、電機和控制器等進行電路質量預驗證和電磁干擾仿真。在Twin Builder的幫助下，我們正在研發創新產品，通過數字孿生體創建組件級虛擬原型，共享產品的物聯網信息，進而幫助研究人員提升產品可靠性，縮短產品上市進程，減少物理測試需求，并改進產品研發工作。”
ANSYS的系統和數字孿生體產品研發總監Sameer Kher指出：“數字孿生體有望給企業帶來巨大價值，它不僅可提升運營效率，支持更具盈利性的新型商業模式，并幫助早期采用者在競爭中獲得領先優勢。ANSYS Twin Builder幫助用戶快速構建、驗證和部署基于仿真的數字孿生體，從而提高營業收入，改善運營業績。”
關于ANSYS, Inc.
作為全球工程仿真領域的領先企業，ANSYS在眾多產品的創造過程中都扮演著至關重要的角色。無論是火箭發射、飛機翱翔長空、汽車高速馳騁、計算機和移動設備的便捷使用、橋梁虹跨江河還是可穿戴產品的貼心使用，ANSYS技術都盡顯卓越。我們幫助全球最具創新性的企業推出投其客戶所好的出色產品，通過業界性能最佳、最豐富的工程仿真軟件產品組合說明客戶解決最復雜的仿真難題，我們讓工程產品充分發揮想象的力量。歡迎與我們全球75個戰略部門的近3000名專業人士合作，共同在工程仿真和產品開發領域彰顯非凡！
展開 直播課程 | 使用機器學習在幾秒鐘內進行CFD預測
本次直播中介紹結合現代機器學習、人工智能、降階建模（ROM）和設計優化應用于CFD的案例：
- 機器學習的必要性
- 電子散熱，泵，機翼，聯合仿真等結合機器學習的應用案例介紹
可以上下滾動的圖片
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講師簡介
李晶
Hexagon | MSC Software 大中華區Cradle CFD產品經理，畢業于清華大學工程力學系，主要研究燃燒相關數值模擬，在日本大阪大學獲得工程熱物理博士學位。具有20年以上的流體仿真工程經驗，廣泛了解國內外客戶對CFD仿真需求以及發展現狀，針對客戶的需求提供有效，合理，針對性的流體解決方案。
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直播時間與報名
2021年9月9日（星期四）14:00~15:00
點擊注冊：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2021-09-09CradleCADLM_LP-Registration.html?utm_source=202101
提交注冊信息后3分鐘，直播參會鏈接將發往您所填寫的注冊郵箱。
本次直播平臺基于Webex，您可以提前安裝Webex客戶端。會議開始前15分鐘點擊參會鏈接，即可直接跳轉到會議。
展開 ANSYS 2023R1| 電子產品新版本亮點
仿真性能、網格劃分、與其他Ansys工具的集成、自動化工作流程和建模功能方面的改進，進一步鞏固了Ansys在電磁仿真和多物理場計算領域的領導地位，可用于設計高速PCB、電機、天線、雷達和其他電子系統。
主要亮點
1、Ansys HFSS
HFSS 3D增強了布局設計中的元件放置– 改進了工作流程，可在HFSS 3D布局設計中輕松放置元件，從而在幾分鐘內創建極其復雜的裝配體。
HFSS對3D Component天線陣列的并行自適應組件處理– 通過并行調整陣列的各個3D組件單元來加速有限陣列仿真。
改進了分布式網格融合求解器的HPC性能 – 在使用網格融合時，提高了硬件利用率和仿真效率。
2、Ansys Icepak w/AEDT
新的網格劃分增強功能 – 階梯網格劃分（2D多級），可捕獲單個層和細節，從而產生魯棒性更強的PCB網格，可在堆疊和分層結構上發揮作用。該增強功能也被用于滑動條形網格剖分中。
增強的熱場后處理使其性能比22 R2版本提高了 2-3 倍。
版本2支持緊湊型熱模型（CTM）。當使用加密的TSMC技術時，可以與Redhawk-SC ET進行雙向代碼模擬。通過使用Ansys Icepak，用戶可以捕獲環境影響（風扇/氣流和對流/輻射），然后將這些熱數據返回給RHSC-ET。
3、Ansys Maxwell
基于ROM的感應電機效率圖– 通過在電機工具包中包含降階建模（ROM），FEA解決方案可以有效壓縮電路仿真時間，從而顯著增強仿真性能。
準靜態求解器的性能改進 – 該增強功能在導通路徑中包含復雜幾何形狀（這會不可避免地引起大量激勵）的PCB仿真中特別有用。
展開 
數字雙胞胎利用HPC和仿真模擬技術推進制造業的發展
高性能計算（HPC）、物聯網、降階建模（ROM）等模擬方法以及其他技術的進步推動了數字孿生的轉變，還迎來了“第二代數字化雙胞胎”，其將仿真的重點從設計“更好的”產品延伸到“更有效”，在復雜、高價值產品制造領域影響越來越大。
HPC迎來了新一代數字孿生
“第二代數字化雙胞胎”代表了仿真模擬技術新時代的來臨。它是一個集成的系統仿真，能夠連接虛擬的原型復制品，以及展示產品在其整個生命周期內相關的歷史和其他數據，實現連續模擬。
如此長時間仿真模擬也意味著計算機需要處理大量的數據，甚至需要長時間執行大規模仿真。超級計算機的發展縮近了企業和高性能計算之間的距離。
利用高性能計算資源進行仿真的方式往往被稱為“降價建模”，它使得工程師們能夠運行大規模仿真，并且可以使用復雜的數學算法來簡化高保真模型，實現了“第二代數字化雙胞胎”的可行性。
除此之外，HPC還能在雙胞胎生成的大量數據中獲取價值（包括機器學習和AI）。通過最先進的可視化和增強現實（AR）技術呈現的分析結果可以提供可優化的意見。
AI和數字化雙胞胎幫助石油工廠優化
除了運行分析之外，HPC平臺還用于訓練機器學習模型，這些模型可以識別數字雙胞胎數據中以前無法預料的情況，這種功能在創建下一代雙胞胎中發揮重要作用。
制造業中的用例
數字雙胞胎技術已經涉及多個行業，使企業能夠進行測試，并在數字世界中做出更明智的決策，然后再在物理環境中實施。
制造業是目前利用數字雙胞胎最多的一個行業。按時向期望客戶生產高質量的產品對任何制造企業都是首當其沖的目標。
早在上個世紀90年代，數字雙胞胎在美國宇航局NASA的研發生產中發揮了作用。
展開 設計仿真 | 馬恒達使用Adams與ODYSSEE機器學習構建頻率相關阻尼器準確預測行駛和操縱性能
被動阻尼器使用簡單的非線性曲線（力與速度）建模，該曲線與FSD阻尼器模型的相關性不好。
在現代乘用車的發展過程中，減振器的選擇在很大程度上涉及主觀測試。本文所提出的方法在模擬開發過程中更準確地預測了行駛和操縱性能。
需要一個系統來實時監測和預測懸架支柱的性能。機器學習（ML）和人工智能（AI）已被應用于FSD阻尼器系統的建模和預測。然而，實現ML或AI以建模和預測SUV車輛中液壓氣動支柱的性能的工作尚未完成。因此，目前的這項工作將是開發ML和AI模型以解決這一問題。
為了實現這一目標，需要采用neighbours=3，power=2的逆動力學求解器。我們使用ODYSSEE與Quasar Embedded的集成以及MATLAB Simulink進行ML/AI模型開發。然后，我們比較了兩種ML/AI方法的結果。總試驗數據的80%用于模型的開發和訓練。剩下的20%用于開發模型的測試和驗證。逆動力學模型顯示了FSD阻尼器系統性能預測的期望精度。本文研究結果表明，機器學習方法改善了項目的行駛和操縱預測開發階段，顯著縮短了測試時間。
02
使用ODYSSEE CAE學習測試數據
ODYSSEE CAE是一個獨特而強大的以CAE為中心的創新平臺，允許工程師將機器學習、人工智能、降階建模（ROM）和設計優化應用于工作流程。它允許用戶通過實時預測建模、優化CAE模擬和物理測試數據，創建經濟高效的數字孿生，從而從現代數據科學技術中獲益。
Mahindra研究谷是Mahindra的研究中心，處于數字模擬創新的前沿，以確保每一款新產品的推出都經過對各種車輛屬性的精心設計，為客戶提供愉快的體驗。
在本文的研究中，工程師們希望在Adams Car汽車模型中加入懸架減振器。阻尼器產生的力是阻尼器兩端之間的相對位移、相對速度和相對加速度的函數。
展開 設計仿真 | 使用Cradle CFD仿真工具設計最佳實踐
圖：Cradle CFD結合海克斯康硬件在建筑領域的解決方案
基于AI/ML的實時數字孿生（降階建模–ROM）
工程決策可以成就或破壞新產品的推出。通過仿真即時洞察設計決策的影響，將有助于工程師基于對產品性能的物理理解做出更好/合理的決策。雖然95%的工程經理認為工程仿真有利于產品開發，但缺乏專業知識、復雜性和所花費時間等挑戰可能會起到威懾作用。使用機器學習（ML）可以通過將模擬生成的數據轉換為智能決策來幫助解決這個問題。
Cradle CFD與海克斯康基于AI/ML的ODYSSEE ROM軟件集成，可實現實時計算、靈敏度分析、設計優化和設計魯棒性研究。例如，使用ROM進行室內空氣質量評估可以幫助使用干式過氧化氫（DHP）設備在隔離室中實現去污離子和微生物減少。
此外，雖然CFD仿真是評估室內穩態瞬態DHP濃度的有效方法，但計算成本高。ROM模型開發基于Cradle CFD和ODYSSEE快速預測濃度值，并提供DHP濃度對設計參數的靈敏度。
例：
如下圖所示，生成了11個設計變量、8個輸出響應和40個DoE采樣點用于訓練ROM。此外，還生成了6個DoE采樣點用于ROM驗證。ROM在房間內點位置生成DHP濃度的穩態和瞬態預測以及3D繪圖/動畫。ODYSEE ROM在幾秒鐘內預測了所有輸出響應（包括4個穩態DHP值和4個瞬態DHP響應的3600點）（預測6個驗證案例需要5秒）。相比之下，等效的CFD模擬大約需要四個小時。
圖：Cradle CFD結合3D-ROM快速預測三維仿真結果示意圖
使用AR/VR實現可視化
研究表明，預計工程領域將成為增強現實(AR)應用的第三大領域，僅次于視頻游戲和醫療保健，到2025年將達到47億美元的市場規模。
展開 新聞速遞丨Altair HyperWorks 2025 發布：再次升級AI驅動設計與仿真能力
基于 AI 的降階建模 (ROM) 能夠更加快速、精確地對非線性系統進行仿真，并在設計過程的早期階段提供寶貴的見解。
基于云的 SaaS 解決方案
對于向基于云的 SaaS 解決方案的轉變，Altair 始終保持著開放包容的態度，目前也正在通過靈活的架構，實現高級工程仿真的普及化。全新的 Altair? DSim? SaaS 解決方案讓半導體設計人員可以使用現收現付式模型運行無限制仿真，從而消除前期成本并自由進行按需擴展。此外，Altair One? 云創新門戶平臺也增強了協作，允許用戶即時訪問仿真應用程序、數據以及 HPC 資源。
自動化與二次開發
全新的自動化功能（包括 Python API）可消除重復性任務、精簡數據查詢并簡化報告生成。對于大規模仿真項目，先進的批處理執行和任務庫可以減少花費在復雜工作流程上的時間。平臺的二次開發功能允許用戶針對特定應用（例如制藥或農業領域的粒子相互作用建模）進行自定義仿真。
更多技術亮點
數字工程：互聯生態系統
通過將產品生命周期內的數據、團隊和流程結合在一起，Altair 可提供更加統一全面的設計與仿真方法。增強的數字孿生與數字線程技術可實現無縫數據流并使虛擬模型與物理系統保持一致。為了滿足可持續性目標，專有材料數據庫為材料決策提供了單一真實來源，包括二氧化碳 (CO?) 影響分析工具。
AI賦能提升求解器效率
Altair? OptiStruct? 創新性地采用 “單一模型，全面求解”方法，簡化了結構仿真，實現了隱式分析和顯式分析之間的平穩過渡。通過部署 Altair? PhysicsAI? 模型作為求解器，用戶可以使用 AI 備用方案顯著提升仿真效率。
電子領域多物理場仿真
最新功能更新簡化了電子設計領域中熱、電磁與功率相互作用的控制管理。
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