聽覺化的案例
聲學設計 | 沉浸式虛擬仿真環境，助力感知航空聲學
可信任的流程
基本流程的概念很簡單：將來自飛行器操作的計算流體動力學（CFD）仿真的壓力流場數據輸入到聽覺化方法中，然后利用該方法可將壓力數據轉換為觀察者所在位置能夠感知到的聲音。
Infinity Labs通過兩種不同的應用建立了該流程，旨在驗證和確認此功能：第一種應用是在城市環境中對概念性eVTOL機身和轉子設計的飛行操作進行仿真。在這種情況下，他們使用了俄亥俄州超級計算機中心的計算資源，并使用Sound對Fluent和Star-CCM+的仿真結果進行了比較和聽覺化處理；
第二個應用是在消聲室中對專有轉子設計和測試硬件進行物理實驗。在第二種情況下，Ansys Cloud的計算資源直接被用于Fluent，并且工程師將仿真的流場特性與高精度實驗流場數據進行了比較。此外，工程師還將Sound的仿真結果與在多個接收器位置測量的聲譜進行了比較。
展開 人類對航空聲學感知的沉浸式音景
相信過程
基本過程在概念上很簡單：來自飛機運行計算流體動力學 (CFD) 模擬的壓力流場數據被輸入到可聽化方法中，該方法將壓力數據轉換為觀察者位置處可感知的聲音。
Infinity Labs 通過兩個不同的應用程序建立了流程，旨在驗證和驗證該功能。第一個應用涉及一個概念性的 eVTOL 機身和旋翼設計，在城市環境中模擬飛行操作。在這種情況下，他們使用了俄亥俄州超級計算機中心的計算資源，并使用聲音對 Fluent 和 Star-CCM+ 的模擬進行了比較和聽覺化。
第二個應用涉及專有轉子設計和測試硬件，并在消聲室中進行物理實驗。在第二種情況下，Ansys Cloud的計算資源直接與 Fluent 結合使用，并將仿真流場特性與高分辨率實驗流場數據進行比較。此外，還將 Sound 的模擬結果與多個接收器位置的測量聲譜進行了比較。
耳鳴結果
CFD 模擬準確地捕獲了主要的流場物理，并且可聽化將壓力數據真實地轉換為可聽見的聲音。
“結果是驚人的。我真的對音頻的質量和清晰度感到驚訝，尤其是對于虛擬飛機設計。聽起來很真實，我記得一遍又一遍地播放那些最初的音頻結果——好像連續播放了 10 次。這個過程非常好，”Kuprowicz 博士說。
文章來源：ansys博客
展開 SIMULIA 2023 PowerFLOW 新功能介紹 | 達索系統百世慧?
時變車內噪聲的聽覺化使繪制和聽到因道路狀況（如交通和地形）而產生的時變車外噪聲成為可能。對于使用DesignGUIDE的交互式優化，現在可以通過運行表過濾帕累托圖，以使分析結果更容易，并通過大量運行改進數據管理。
去除破損邊緣
現在，您可以在切片上顯示測量單元和voxels網格的方向
參考幾何圖形的后處理得到了改善
PowerFLOW 2022 精彩不斷，其他詳細功能更新敬請期待！
關于百世慧
成都百世慧科技有限公司（簡稱百世慧）是一家新興高科技企業，百世慧致力于向汽車、工業裝備、能源與材料、生命科學、基礎設施等行業提供先進的數字化產品研發軟件（Catia、Simulia、Enovia等）、系統以及解決方案，為客戶提供多渠道支持獲取方法，全天候響應用戶問題，提供現場、遠程等多手段支持，保障用戶應用價值。
展開 人?AI 交互:實現“以人為中心AI”理念的跨學科新領域
從人機交互角度充分理解AI 自主化特性對人機交互設計的影響，研究自主化對操作員期望、角色等的影響，研究自主化對操作員情緒應激、認知能力、人格特質和溝通屬性的影響[75-76]。
其次，HAII 領域要在自主系統開發中實現HCAI 理念的“人類可控AI”設計目標。目前，盡管人機交互等專業人員參與了自主化系統(如自動駕駛汽車)的研發，但是頻頻發生的事故提醒我們評估目前的方法[11]。SAE[77]認為L4-L5 等級的自動駕駛車不需要人類監控和干預，我們質疑SAE 忽略了自動化和自主化之間的本質差異[78]，可能對設計、安全、標準化和認證等產生不利影響。高等級自動駕駛汽車是一個“移動式”自主化系統，不是傳統的自動化系統。基于HCAI 理念，要從人-AI 合作、人機互信、態勢感知共享、自主化共享等角度探索自主化設計，實現有效的人機共駕及交接[79]，任何等級的自動駕駛車都需要確保人是系統的最終決控者(包括遠程控制方式)。
最后，實現針對自主化系統的“有意義的人類控制”(meaningful human control)設計目標[40]。HAII 工作要落實該目標的實現：1)通過“人在環路”、人機交互設計，保證應急狀態下人類可接管或中斷系統運行；2)在重要的自主化系統中安裝“故障追蹤系統”來實現設計改善和人機故障問責制[40]，推動HCAI 理念中“人類可控AI”設計目標的實現。
3.6 智能人機交互
智能化人機交互為HAII 領域帶來了挑戰和機遇。AI 系統豐富的應用場景和用戶需求需要有效的人機交互范式[80]。現有人機交互方式(如WIMP)局限于有限的感知通道、交互帶寬不足、輸入/輸出帶寬不平衡、交互方式不自然等問題，已有研究提出了Post-WIMP 的范式[81]，這些范式需要HAII 工作的驗證。
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