AI輔助仿真的案例
EDA引入AI輔助芯片設(shè)計(jì)，對工程師意味著什么？
Ansys已經(jīng)跟NVIDIA合作發(fā)展出一套輔助工具，讓已經(jīng)完成線路布局的芯片設(shè)計(jì)，在模擬環(huán)境中進(jìn)行分析，看芯片會不會遇到EM相關(guān)問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的EM輔助系統(tǒng)
傳統(tǒng)上，當(dāng)芯片開發(fā)團(tuán)隊(duì)完成線路布局后，是用工程團(tuán)隊(duì)所設(shè)定的條件去進(jìn)行模擬，但因?yàn)槟M需要耗費(fèi)相當(dāng)長的時(shí)間，因此開發(fā)團(tuán)隊(duì)設(shè)定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫工程師注意到以前沒關(guān)注的盲點(diǎn)，從而在芯片還在設(shè)計(jì)階段就把可能出現(xiàn)的問題排除。
AI不是萬能設(shè)計(jì)最佳化還得靠人腦
雖然用機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能來設(shè)計(jì)芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設(shè)計(jì)開發(fā)的環(huán)節(jié)開始使用相關(guān)工具，但誠如張嘉鴻所言，機(jī)器學(xué)習(xí)只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設(shè)計(jì)的整個(gè)過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現(xiàn)在不一樣。
明導(dǎo)國際(Mentor Graphic)執(zhí)行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學(xué)運(yùn)算科學(xué)的人都研究過的題目，在他還是個(gè)年輕工程師的時(shí)候，就有參與過類似的開發(fā)專案。看到現(xiàn)在人工智能的蓬勃發(fā)展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經(jīng)網(wǎng)路(Neuro Network, NN)、機(jī)器學(xué)習(xí)這些人工智能技術(shù)，在應(yīng)用上還是有其限制，不應(yīng)該把AI神化。
圖5 明導(dǎo)國際執(zhí)行長Walden Rhines認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)在EDA領(lǐng)域的應(yīng)用還在發(fā)展中，而且有些IC設(shè)計(jì)步驟所遭遇的問題未必適合用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決。
以IC設(shè)計(jì)為例，用機(jī)器學(xué)習(xí)來做芯片繞線布局，其實(shí)是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設(shè)計(jì)的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 邀請函丨年度 AI 仿真全球線上會議報(bào)名開啟！AI For Engineers 2025，為工程設(shè)計(jì)、仿真與制造賦能
ATCx AI FOR ENGINEERS 2025
全球線上直播會議
AI 并非取代我們的工作，而是“化繁為簡”的得力助手。它將繁瑣變?yōu)樽詣?dòng)化，將復(fù)雜變?yōu)榭赡堋ｋS著 AI 技術(shù)的不斷迭代發(fā)展，在設(shè)計(jì)、制造和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略方面，它為工程師提供了更大的空間。Altair 將 AI 視為“增效器”，增強(qiáng)人類的專業(yè)技能，優(yōu)化工作流程，加速創(chuàng)新，構(gòu)建更安全、更互聯(lián)、更可持續(xù)的未來。
6月26日，全球年度會議 AI FOR ENGINEERS 將重磅開啟，屆時(shí) Altair 將邀請全球知名企業(yè)與行業(yè)專家在線分享他們的 AI 助力工程設(shè)計(jì)、仿真與生產(chǎn)制造的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
誠邀您報(bào)名參會，共赴 AI 賦能仿真工程的未來！
會議時(shí)間：2025 年 6 月 26 日（周四）
16:00 開始
會議形式：線上直播
會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）
*大會將在多個(gè)不同的時(shí)區(qū)同步進(jìn)行線上直播。屆時(shí)線上將免費(fèi)提供中文、日語、韓語、葡萄牙語和西班牙語等多國語言同聲翻譯。
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會議亮點(diǎn)預(yù)告
AI 賦能工程：全球知名車企案例解析 AI 如何幫助工程師提效、決策；
加速智能制造中的 AI 應(yīng)用：了解全球制造企業(yè)如何利用 AI 降低成本、優(yōu)化生產(chǎn)流程，縮短上市周期。
通過 HPC 與 AI 拓展智能：了解高性能計(jì)算（HPC）與 AI 如何強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，重塑大規(guī)模計(jì)算方式。
展開 EDA引入AI輔助芯片設(shè)計(jì)，對工程師意味著什么？
Ansys已經(jīng)跟NVIDIA合作發(fā)展出一套輔助工具，讓已經(jīng)完成線路布局的芯片設(shè)計(jì)，在模擬環(huán)境中進(jìn)行分析，看芯片會不會遇到EM相關(guān)問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的EM輔助系統(tǒng)
傳統(tǒng)上，當(dāng)芯片開發(fā)團(tuán)隊(duì)完成線路布局后，是用工程團(tuán)隊(duì)所設(shè)定的條件去進(jìn)行模擬，但因?yàn)槟M需要耗費(fèi)相當(dāng)長的時(shí)間，因此開發(fā)團(tuán)隊(duì)設(shè)定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫工程師注意到以前沒關(guān)注的盲點(diǎn)，從而在芯片還在設(shè)計(jì)階段就把可能出現(xiàn)的問題排除。
AI不是萬能設(shè)計(jì)最佳化還得靠人腦
雖然用機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能來設(shè)計(jì)芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設(shè)計(jì)開發(fā)的環(huán)節(jié)開始使用相關(guān)工具，但誠如張嘉鴻所言，機(jī)器學(xué)習(xí)只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設(shè)計(jì)的整個(gè)過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現(xiàn)在不一樣。
明導(dǎo)國際(Mentor Graphic)執(zhí)行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學(xué)運(yùn)算科學(xué)的人都研究過的題目，在他還是個(gè)年輕工程師的時(shí)候，就有參與過類似的開發(fā)專案。看到現(xiàn)在人工智能的蓬勃發(fā)展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經(jīng)網(wǎng)路(Neuro Network, NN)、機(jī)器學(xué)習(xí)這些人工智能技術(shù)，在應(yīng)用上還是有其限制，不應(yīng)該把AI神化。
圖5 明導(dǎo)國際執(zhí)行長Walden Rhines認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)在EDA領(lǐng)域的應(yīng)用還在發(fā)展中，而且有些IC設(shè)計(jì)步驟所遭遇的問題未必適合用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決。
以IC設(shè)計(jì)為例，用機(jī)器學(xué)習(xí)來做芯片繞線布局，其實(shí)是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設(shè)計(jì)的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 AI+仿真：驅(qū)動(dòng)工業(yè)智能變革新引擎（內(nèi)含100個(gè)AI應(yīng)用案例下載）
△Altair 正式發(fā)布全球100個(gè)AI應(yīng)用案例電子書，內(nèi)容覆蓋10+行業(yè)的100個(gè)AI應(yīng)用場景。點(diǎn)擊圖片立即獲取，了解全球AI驅(qū)動(dòng)工程設(shè)計(jì)應(yīng)用成功案例，以及AI技術(shù)如何為工業(yè)制造業(yè)的產(chǎn)品全生命周期帶來賦能與革新。
在人工智能與仿真的交匯領(lǐng)域，新的應(yīng)用方式正在不斷涌現(xiàn)。與常見的流行術(shù)語如機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI和合成數(shù)據(jù)相比，我們更應(yīng)關(guān)注AI如何在實(shí)際工程中賦能仿真，加速研發(fā)流程、提升決策質(zhì)量。
關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式
在傳統(tǒng)制造行業(yè)，企業(yè)正積極探索如何借助AI脫穎而出。然而，許多企業(yè)仍對起步路徑和所需技能存有疑慮。需要明確的是，AI并非“即插即用”的解決方案，它依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的監(jiān)督模型。
本文以大規(guī)模鑄造為例，闡釋AI與仿真的深度融合。通過機(jī)器學(xué)習(xí)聚類技術(shù)，Altair幫助用戶從海量仿真數(shù)據(jù)中快速識別最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，展現(xiàn)了“AI驅(qū)動(dòng)的仿真”在實(shí)際工程中的巨大潛力。
? 高效的模型創(chuàng)建
基于幾何圖形（網(wǎng)格或 CAD 格式），算法可以將這些轉(zhuǎn)換為值，以便可以比較、編輯、聚類幾何圖形并將其劃分為組和類。這使得模型組織更容易，并使建模過程更高效。
? 多學(xué)科設(shè)計(jì)探索
利用參數(shù)化設(shè)計(jì)的現(xiàn)有結(jié)果，回歸分析可用于識別相關(guān)性并預(yù)測單個(gè)值或行為曲線。這樣可以填補(bǔ)測試數(shù)據(jù)中的空白。
? 快速預(yù)測物理行為
基于仿真結(jié)果和幾何結(jié)構(gòu)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，無需運(yùn)行新的仿真即可進(jìn)行行為預(yù)測。
? 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效捕獲復(fù)雜系統(tǒng)行為，而不是協(xié)同仿真
使用計(jì)算密集型仿真（例如離散元法 （DEM）、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué) （CFD） 和有限元分析 （FEA））映射的復(fù)雜過程訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其作為降階模型（ROM）再現(xiàn)系統(tǒng)行為。
展開 
成功案例丨仿真+AI技術(shù)為快消包裝行業(yè)賦能提速：基于 AI 的輕量化設(shè)計(jì)節(jié)省數(shù)十億美元
Altair解決方案
Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI? 這一具有突破性的 AI 驅(qū)動(dòng)仿真方案，融合深度學(xué)習(xí)與歷史計(jì)算機(jī)輔助工程（CAE）數(shù)據(jù)的強(qiáng)大能力，可快速提供物理預(yù)測結(jié)果。通過利用歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即時(shí)的預(yù)測結(jié)果替代了冗長的有限元分析運(yùn)算，將求解時(shí)間從數(shù)小時(shí)或數(shù)天縮短至數(shù)秒。
為驗(yàn)證解決方案的準(zhǔn)確性，Kinetic Vision 在四種非線性場景中，將 PhysicsAI 的結(jié)果與傳統(tǒng)仿真方法進(jìn)行了對比。
展開 成功案例丨仿真+AI技術(shù)為快消包裝行業(yè)賦能提速：基于 AI 的輕量化設(shè)計(jì)節(jié)省數(shù)十億美元
</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p><br></p><p>Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI? 這一具有突破性的 AI 驅(qū)動(dòng)仿真方案，融合深度學(xué)習(xí)與歷史計(jì)算機(jī)輔助工程（CAE）數(shù)據(jù)的強(qiáng)大能力，可快速提供物理預(yù)測結(jié)果。通過利用歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即時(shí)的預(yù)測結(jié)果替代了冗長的有限元分析運(yùn)算，將求解時(shí)間從數(shù)小時(shí)或數(shù)天縮短至數(shù)秒。</p><p><br></p><p>為驗(yàn)證解決方案的準(zhǔn)確性，Kinetic Vision 在四種非線性場景中，將 PhysicsAI 的結(jié)果與傳統(tǒng)仿真方法進(jìn)行了對比。
展開 解鎖AI在工程設(shè)計(jì)、仿真與制造中的變革力量！AI For Engineers 2025 全球線上會議火熱報(bào)名中
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</div><p><strong>2025 Altair 區(qū)域技術(shù)交流會</strong></p><p>Altair 今年分別在<strong>北京、上海、成都、深圳</strong>舉辦 “AI驅(qū)動(dòng)，仿真未來” 2025 Altair 區(qū)域技術(shù)交流會。會議將匯聚不同行業(yè)專家與先鋒企業(yè)，共同探討仿真智能化如何賦能工業(yè)創(chuàng)新，分享最新仿真與 AI 技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐。歡迎在您就近的區(qū)域報(bào)名參會，與我們進(jìn)行技術(shù)交流和行業(yè)分享。
展開 全球AI盛會丨亮點(diǎn)揭秘！3大會場，20+熱點(diǎn)議題：AI 技術(shù)如何為工程設(shè)計(jì)、仿真與制造賦能
AI FOR ENGINEERS 2025
全球線上直播會議丨提供中文同聲傳譯
2025 年 6 月 26 日，Altair 將于線上舉辦面向廣大工程師的全球線上會議 “AI for Engineers” 。會議將深度解析 AI 在產(chǎn)品開發(fā)、制造和高性能計(jì)算 (HPC) 領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，包括：AI 賦能智能制造、AI 驅(qū)動(dòng)的智能工程、AI 助力不同學(xué)科的仿真、AI Agent、數(shù)字孿生與結(jié)果預(yù)測、知識圖譜助力制造業(yè)創(chuàng)新等前沿議題。無論您是想加快仿真速度、簡化生產(chǎn)流程，還是想更快地做出更好的決策，本次會議都將為您提供從戰(zhàn)略到工具的見解，幫助您將 AI 作為效率倍增器，加速創(chuàng)新，賦能未來。
會后，所有參會者都可以免費(fèi)獲取 Altair 獨(dú)家編制的全球 100 個(gè) AI 驅(qū)動(dòng)工程變革的應(yīng)用案例*，從概念到現(xiàn)實(shí)，了解各行業(yè)企業(yè)如何利用人工智能技術(shù)改變從設(shè)計(jì)、仿真到制造的全流程，從而實(shí)現(xiàn)最高效率、準(zhǔn)確性和技術(shù)的創(chuàng)新性。
邀您一起解鎖 AI 如何化繁為簡，重塑工程創(chuàng)新的無限可能！
會議時(shí)間：2025 年 6 月 26 日（周四）
16:00 開始
會議形式：線上直播
會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）
*大會將在多個(gè)不同的時(shí)區(qū)同步進(jìn)行線上直播。屆時(shí)線上將免費(fèi)提供中文、日語、韓語、葡萄牙語和西班牙語等多國語言同聲翻譯。
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*我們將通過郵件的形式為會議參會者陸續(xù)提供【100個(gè)實(shí)際應(yīng)用案例】，請確保正確填寫您的郵箱信息。
展開 AI for CAE：仿真智能體開啟“普惠仿真”新時(shí)代
當(dāng)大語言模型突破技術(shù)奇點(diǎn)，智能體與CAE的深度融合，正在重塑人類使用仿真的模式。
人工智能（AI）自20世紀(jì)40年代誕生以來，經(jīng)歷了從理論探索到技術(shù)實(shí)踐的漫長發(fā)展歷程。早期的AI主要依賴邏輯推理和規(guī)則引擎，受限于數(shù)據(jù)和算力的不足，發(fā)展較為緩慢。隨著大數(shù)據(jù)的興起、算力的指數(shù)級躍升以及深度學(xué)習(xí)算法的突破，AI在2010年后迎來了飛速發(fā)展的黃金時(shí)期。
近年來，大語言模型（LLM）的強(qiáng)勢崛起為AI領(lǐng)域帶來了一場波瀾壯闊的科技革命，從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)到工業(yè)制造、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，正在重塑各行各業(yè)的運(yùn)作邏輯。DeepSeek作為大語言模型領(lǐng)域的變革力量，憑借算法創(chuàng)新和算力優(yōu)化的雙重突破，成為推動(dòng)大語言模型普及與變革的關(guān)鍵力量。DeepSeek通過開源策略和低成本部署，降低了技術(shù)門檻，讓大語言模型的應(yīng)用觸手可及，其在多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用也進(jìn)一步彰顯了其技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。
在CAE（計(jì)算機(jī)輔助工程）領(lǐng)域，AI正引發(fā)一場顛覆性變革。AI不僅能夠顯著提升仿真的效率和精度，同時(shí)也在不斷改變?nèi)藗兪褂?em>仿真軟件的形式。AI Agent通過自然語言交互理解用戶需求，不僅能夠生成解決方案，還能深入到具體的應(yīng)用場景中，為用戶提供更加精準(zhǔn)、高效的服務(wù)，標(biāo)志著AI技術(shù)從“能思考”到“會做事”的跨越，為各行業(yè)的智能化發(fā)展注入了新的活力。
云道智造的工程師正在致力于研發(fā)仿真智能體，融合了多智能體交互、檢索增強(qiáng)生成（RAG）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)修正和生成式等技術(shù)，并采用國產(chǎn)開源的DeepSeek 作為底層大語言模型。系統(tǒng)支持用戶通過自然語言輸入需求，仿真智能體能夠精準(zhǔn)理解用戶意圖并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的仿真任務(wù)，實(shí)現(xiàn)從模型構(gòu)建到仿真分析的全流程自動(dòng)化。
有了仿真智能體，用戶無需具備任何仿真知識或軟件使用經(jīng)驗(yàn)，即可完成復(fù)雜的仿真任務(wù)，極大地降低了技術(shù)門檻。
展開 設(shè)計(jì)仿真 | AI+仿真雙驅(qū)動(dòng)！海克斯康領(lǐng)跑人形機(jī)器人研發(fā)
例如，可以精確計(jì)算大腿骨架載荷和髖側(cè)輔助支撐載荷，幫助研發(fā)人員了解機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中各部件的受力情況，為結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和材料選擇提供重要依據(jù)，確保機(jī)器人在復(fù)雜工況下的可靠性和安全性。
02
控制策略仿真與驗(yàn)證
海克斯康的解決方案支持控制策略的仿真與驗(yàn)證，包括關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)控制策略和人形機(jī)器人穩(wěn)定性控制策略開發(fā)。通過將Easy5控制算法與Adams的運(yùn)動(dòng)仿真模型進(jìn)行協(xié)同驗(yàn)證，研發(fā)人員可以快速測試和優(yōu)化控制策略，確保機(jī)器人在各種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的穩(wěn)定性和響應(yīng)性能。這種協(xié)同驗(yàn)證方式能夠有效縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。
03
部件結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、輕量化及耐久性分析
海克斯康的MSC Apex、MSC Nastran、Digimat及CAEfatigue等工具能夠?qū)θ诵螜C(jī)器人的部件進(jìn)行結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、輕量化及耐久性分析。通過這些分析，研發(fā)人員可以在保證部件強(qiáng)度和性能的前提下，優(yōu)化部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，減輕機(jī)器人整體重量，提高其能效比。同時(shí)，耐久性分析能夠預(yù)測部件在長期使用中的疲勞壽命，為機(jī)器人的可靠性和維護(hù)策略提供數(shù)據(jù)支持。
04
驅(qū)動(dòng)與傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)仿真
海克斯康的Romax、Cradle及Actran等軟件能夠?qū)θ诵螜C(jī)器人的驅(qū)動(dòng)與傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)仿真，包括熱與聲學(xué)問題的分析。通過這些仿真，研發(fā)人員可以優(yōu)化電機(jī)、齒輪等驅(qū)動(dòng)部件的設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)的傳動(dòng)效率和可靠性。同時(shí)，熱與聲學(xué)問題的分析能夠幫助研發(fā)人員解決機(jī)器人在運(yùn)行過程中可能出現(xiàn)的散熱和噪聲問題，提升機(jī)器人的整體性能和用戶體驗(yàn)。
05
AI大模型集成與復(fù)雜場景模擬
海克斯康工業(yè)仿真軟件支持將AI大模型引入Adams，為人形機(jī)器人研發(fā)提供更強(qiáng)大的智能化支持。AI大模型可以與Adams的多體動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行協(xié)同仿真，模擬各種復(fù)雜場景，如人形機(jī)器人在不同地形上的行走等。
展開 改變仿真游戲規(guī)則，Altair的AI與HPC技術(shù)創(chuàng)新仿真之路
現(xiàn)在制造業(yè)要滿足越來越快的市場響應(yīng)需求，所以他們對CAE仿真的效率越來越重視，Altair有一個(gè)無網(wǎng)格快速仿真分析軟件SimSolid，看起來越來越多的用戶開始應(yīng)用這個(gè)軟件，甚至直接替代傳統(tǒng)的CAE分析軟件。能否請您介紹一下Altair對HyperWorks和SimSolid兩個(gè)產(chǎn)品組合的定位關(guān)系，和Simsolid將來的發(fā)展計(jì)劃。
SimSolid是非常強(qiáng)大的軟件，我們看到SimSolid有非常多的功能更新，并且整合到了Inspire平臺。除了做結(jié)構(gòu)問題，SimSolid還在擴(kuò)展多物理場求解能力，包括電磁場分析。SimSolid做結(jié)構(gòu)分析非常快，但是SimSolid并不能解決所有的仿真問題。有一些特定的問題，需要考慮隱式顯式等復(fù)雜的求解，我們投入了大量資金來加強(qiáng)SimSolid的求解能力，并將其和蘋果操作系統(tǒng)兼容。
但就像你之前提到的，提高CAE的效率除了SimSolid，還有AI等方式。如果你有一個(gè)相當(dāng)好的人工智能模型，你可以基于十個(gè)模型探索上千個(gè)不同的模型。我們正在探索每一種可能的方法來加快速度。甚至在我們的求解器中，當(dāng)你使用我們的求解器時(shí)，我們都在開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)，即使在計(jì)算迭代過程我們也在嘗試通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式更快地收斂。
是的，我也注意到Altair向用戶提供了多個(gè)選擇來提供CAE的效率，SimSolid是其中一個(gè)選項(xiàng)，還有AI、HyperWorks二次開發(fā)。我了解到一些客戶，有幾百個(gè)設(shè)計(jì)工程師和和20多個(gè)CAE工程師，設(shè)計(jì)工程師先用SimSolid做快速結(jié)構(gòu)仿真評估，最后再由CAE工程師用有限元分析去做精準(zhǔn)仿真驗(yàn)證，大大提高了分析的效率，降低了企業(yè)對CAE的投入，我覺得這個(gè)組合非常好。
AI是今年的重點(diǎn)，所以最后一個(gè)問題還是和AI相關(guān)。
展開 
Moldex3D仿真分析之仿真驅(qū)動(dòng)和AI加速的工作流程優(yōu)化異型水路設(shè)計(jì)
從反復(fù)試誤到結(jié)構(gòu)化搜尋
葡萄牙米尼奧大學(xué)（University of Minho）的聚合物與復(fù)合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運(yùn)用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項(xiàng)瓶頸：在不犧牲質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)快速且均勻的冷卻。IPC團(tuán)隊(duì)采用「仿真優(yōu)先」的工作流程，并結(jié)合基于主成分分析（PCA）的目標(biāo)篩選、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）代理模型，以及多目標(biāo)演化優(yōu)化，該團(tuán)隊(duì)成功將過去須耗時(shí)數(shù)周的傳統(tǒng)試誤法，轉(zhuǎn)為一套結(jié)構(gòu)化、以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設(shè)計(jì)方案。
模擬與AI：優(yōu)化設(shè)計(jì)決策的關(guān)鍵推手
冷卻通常占整個(gè)射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應(yīng)力、翹曲和位移的主要原因。雖然異型水路（Conformal Cooling Channels，CCC）有助于緩解上述問題，但其水路配置便是一個(gè)涉及周期時(shí)間、溫度條件及可制造性的多目標(biāo)難題。為了應(yīng)對這項(xiàng)挑戰(zhàn)，IPC團(tuán)隊(duì)利用Moldex3D來評估設(shè)計(jì)方案，并藉助AI有效權(quán)衡最佳方案，而這種方法也使該團(tuán)隊(duì)能穩(wěn)定獲得優(yōu)于傳統(tǒng)水路配置的溫度分布、成型周期時(shí)間。
應(yīng)用焦點(diǎn)：采異型水路的薄壁杯
為具體說明該方法，IPC團(tuán)隊(duì)展示一個(gè)薄壁杯的案例。他們用Moldex3D來評估水路配置、直徑與間距，同時(shí)透過AI縮短搜索范圍并識別有效設(shè)計(jì)方案。藉由這套工作流程，所預(yù)測的成型周期較傳統(tǒng)配置明顯縮短，成功展現(xiàn)異型水路結(jié)合AI，便能以簡易的驗(yàn)證方式來加速設(shè)計(jì)優(yōu)化。
圖一、異型水路設(shè)計(jì)范例
IPC團(tuán)隊(duì)的工作流程
射出成型的項(xiàng)目往往需要追蹤數(shù)十項(xiàng)數(shù)據(jù)。IPC團(tuán)隊(duì)首先透過主成分分析（PCA），在確保不遺漏問題本質(zhì)的情況下，縮減優(yōu)化目標(biāo)。接著運(yùn)用Moldex3D模擬分析結(jié)果來訓(xùn)練類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）代理模型，以快速預(yù)測溫度與冷卻時(shí)間。
展開 探索 AI 傳熱仿真對熱工程的影響
來源 | Fagen Wasanni Technologies
人工智能 (AI) 已在各個(gè)行業(yè)掀起波瀾，熱能工程也不例外。事實(shí)證明，人工智能傳熱模擬的出現(xiàn)改變了游戲規(guī)則，徹底改變了熱工程師的工作方式。這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)正在改變整個(gè)行業(yè)，提高熱設(shè)計(jì)和管理的效率、準(zhǔn)確性和成本效益。
傳熱模擬是熱能工程的一個(gè)重要方面，涉及熱能的研究和管理。傳統(tǒng)上，這些模擬是手動(dòng)執(zhí)行的，需要大量的時(shí)間和資源。然而，隨著人工智能的集成，這些模擬現(xiàn)在可以以更高的速度和精度執(zhí)行。
AI 傳熱模擬采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測傳熱速率和溫度。這些算法經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，使它們能夠根據(jù)復(fù)雜的模式和關(guān)系做出準(zhǔn)確的預(yù)測。這不僅加速了模擬過程，還提高了其準(zhǔn)確性，減少了可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障或效率低下的錯(cuò)誤可能性。
此外，人工智能傳熱模擬提供了傳統(tǒng)方法無法比擬的適應(yīng)性。隨著人工智能算法從每次模擬中學(xué)習(xí)，它們會不斷完善其預(yù)測，隨著時(shí)間的推移變得更加準(zhǔn)確。這種適應(yīng)性在快速發(fā)展的熱工程領(lǐng)域尤其有益，因?yàn)樾虏牧虾图夹g(shù)不斷被引入。
AI 傳熱模擬的好處不僅僅在于提高準(zhǔn)確性和效率。通過自動(dòng)化模擬過程，人工智能使工程師能夠?qū)Ｗ⒂诠ぷ髦懈鼜?fù)雜和更具創(chuàng)造性的方面。這不僅提高了生產(chǎn)力，還促進(jìn)了創(chuàng)新，因?yàn)楣こ處熌軌蛲度敫嗟臅r(shí)間和精力來開發(fā)新的解決方案和策略。
此外，人工智能傳熱模擬可以顯著節(jié)省成本。通過減少模擬所需的時(shí)間和資源，人工智能可以降低運(yùn)營成本。此外，通過提高模擬的準(zhǔn)確性，人工智能可以幫助防止代價(jià)高昂的錯(cuò)誤和系統(tǒng)故障。
盡管有這些好處，但采用人工智能傳熱模擬并非沒有挑戰(zhàn)。人工智能算法的復(fù)雜性使其難以理解和實(shí)施。此外，人工智能模擬的成功很大程度上取決于用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。因此，確保獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。
然而，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些挑戰(zhàn)可能會減少。
展開 仿真驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新丨Altair仿真+AI如何賦能軌道交通數(shù)字化升級列車創(chuàng)新？
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（3）完善的前置工作
以上的關(guān)鍵在于我們預(yù)先結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)采集和靈活的渲染方案位為所有物理級傳感器的仿真提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
期待您繼續(xù)關(guān)注康謀之后的文章，我們將分享更多有關(guān)aiSim的方案內(nèi)容。
