機器學習輔助仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
機器學習輔助仿真的視頻教程
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹 直播時間：3月12日 19:30 課時章節：第1節課（共1節） 適用人群：想要了解學習機理和機器學習建模在化工新能源中的應用 背景： 很多的新能源尤其是燃料電池系統其實也算一個小型的化工系統，這個系統可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來發電驅動汽車或者向電網輸送，也可能是在逆向運行采用電網的電來分解水制氫。
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機器學習輔助仿真的實例教程
用戶對安全及舒適性的高度需求、研發周期的壓縮、車輛造型、材料等各方面的不斷推陳出新，都給整車仿真工作帶來了巨大的挑戰。
如何更好的進行行人保護是整車仿真中需要重點考慮的問題也是激烈市場環境中一個有力的競爭點。針對汽車行業行人保護仿真分析問題復雜、仿真時間長等痛點，海克斯康帶來了智能實時仿真平臺ODYSSEE，以助力汽車行人保護的設計開發流程。ODYSSEE是一款跨學科、跨領域、跨專業的軟件產品，基于機器學習模型，能夠實現秒級實時的CAE靜態、動態仿真、圖像識別、智能預測等，顯著縮短計算分析周期，提高生產效率。ODYSSEE為工程、制造和質量提供了實時解決方案。
本期海克斯康直播講堂請到了嵐圖汽車科技有限公司整車輕量化仿真專家段文立，聯合海克斯康技術專家常誠為我們分享ODYSSEE基于機器學習應用于行人保護頭部碰撞仿真快速精確預測，通過實際案例從概念階段SFE-Concept參數化建模、機器學習快速預測行人保護頭碰加速度和HIC值、多學科優化平衡各性能矛盾等方面，為我們全面講解如何應用ODYSSEE應對當前挑戰。趕快預約報名吧！
2月28日 14:00
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市場競爭激烈和消費理念升級決定著汽車產品需要快速迭代，各大主機廠都在盡量壓縮整車研發周期，以期在更短的時間內開發出更加優秀的產品。消費端則隨著整體的消費升級，汽車由增量市場向存量市場轉化。安全作為一個重要的競爭點，包括主動安全和被動安全兩個方面。據歐盟國家統計，交通事故中行人的死亡率是乘員的9倍。而目前常見的較激進造型、貫穿式大燈、塑包鋼風道等以及鋁合金材料的應用，對行人保護的仿真和設計提出更多的挑戰。
展開 前 言
在傳動系統設計開發領域，海克斯康旗下Romax仿真平臺提供了完整的解決方案，涵蓋了從方案布局、詳細設計到實驗驗證等各個關鍵的產品開發階段的仿真分析工作。隨著新技術的快速更新迭代，傳動產品開發過程中仍然需要解決更多難題，例如：
?復雜系統進行手動設計優化，費時費力并且完全依靠工程師自身經驗；
?普通的DOE分析在處理多變量時需要大量的樣本點，尤其對于大模型，對軟硬件資源要求極高，且非常耗時；
?影響產品關鍵性能指標（如NVH）的因素較多，無法確定各個設計變量之間的潛在關系，難以確定最關鍵的設計變量；
?企業積累的大量仿真分析結果不能充分利用，無法對新產品的設計起到指導作用。
PART.01
ODYSSEE在傳動系統開發中的應用
ODYSSEE是海克斯康旗下基于機器學習方法構建快速預測模型的工具軟件，能夠實現實時的CAE靜態、動態仿真預測、設計優化、圖像識別等功能，顯著縮短仿真分析和設計優化的周期，提高工作效率。通過在傳動系統開發仿真分析中引入ODYSSEE，能夠基于歷史仿真分析數據構建快速預測機器學習模型，實現新設計參數的系統響應快速預測，以及快速設計優化過程，從而避免復雜和耗時的仿真過程。
基于ODYSSEE的仿真分析快速預測和設計優化
目前，ODYSSEE在傳動系統開發仿真分析中的典型應用場景有：
?齒輪微觀修形設計與優化
?軸承幾何參數優化設計
?載荷譜作用下的齒輪/軸承壽命預測
?齒輪箱振動響應實時預測
PART.02
ODYSSEE機器學習工作流程
ODYSSEE機器學習模型搭建的工作流程如下所示：
01
明確研究的問題，確定輸入參數以及系統輸出響應。
02
確定輸入參數的變化范圍，利用ODYSSEE中的DOE工具生成仿真樣本點。
展開 第一次迭代將結果作為輸入數據提供給ODYSSEE CAE，后者根據每個公差范圍學習機制行為。
這使得預測新公差范圍的響應成為可能，這些公差范圍是根據靈敏度結果在ODYSSEE內的新DOE中定義的。一些公差范圍的值增加，表明它們對結果響應的影響很小。其他公差范圍的減少表明其對結果響應有一定的影響。
達到最佳功能并降低制造成本
該團隊迅速達成了一個解決方案，通過改變公差范圍，使他們能夠快速迭代不同的案例研究。
使用這種分析策略可以降低制造成本。這是因為該團隊只有在結果響應的影響最小的情況下才增加了公差范圍。
該團隊只降低了結果響應中涉及到的公差范圍，從而影響了機制的功能。這使他們能夠定義最佳機制，并以低成本實現最佳功能。
展開 小 結
本文主要以金屬成形過程的非線性幾何優化模擬為例，介紹了機器學習工具在非線性優化中的應用方法。可以看到，在前處理器Mentat中引入了新的AI/ML工具菜單及后臺集成后，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE-CAE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式，便于用戶對非線性模型進行優化分析。
小 結
本文主要以金屬成形過程的非線性幾何優化模擬為例，介紹了機器學習工具在非線性優化中的應用方法。可以看到，在前處理器Mentat中引入了新的AI/ML工具菜單及后臺集成后，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE-CAE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式，便于用戶對非線性模型進行優化分析。
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案例概要
產品：機器人夾爪
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<p><br></p><p>在機器人開發過程中，工程師面臨諸多挑戰，包括早期關節運動難以定義、電機容量選型困難、高速運行導致結構振動與變形、控制算法驗證復雜，以及實物測試存在安全風險等。多體動力學軟件RecurDyn通過提供從運動學、多柔體動力學到控制系統聯合仿真的全流程解決方案，為應對上述挑戰提供了系統化的技術支撐。</p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><
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- 課程簡介：一份適合初學者的Python人工智能與機器學習入門指南
- 學習內容：
- Python編程入門
關鍵詞：VirtualLab Fusion；虛擬仿真；物理光學仿真；菲涅耳波帶法
摘要：在教學實驗中，由于受到衍射物加工精度和相機靈敏度的限制，常常不能明顯地觀察到與理論相匹配的菲涅耳衍射圖樣。本文先利用VirtualLab Fusion虛擬仿真平臺計算出不同尺寸圓孔與圓屏在不同位置的菲涅耳衍射圖樣，再進一步針對特定尺寸圓孔與圓屏分別進行了光學實驗、仿真計算以及理論預測
摘要：在教學實驗中，由于受到衍射物加工精度和相機靈敏度的限制，常常不能明顯地觀察到與理論相匹配的菲涅耳衍射圖樣。本文先利用VirtualLab Fusion虛擬仿真平臺計算出不同尺寸圓孔與圓屏在不同位置的菲涅耳衍射圖樣，再進一步針對特定尺寸圓孔與圓屏分別進行了光學實驗、仿真計算以及理論預測，并對結果進行了對比分析，這將有助于增強教學效果。
關鍵詞：VirtualLab Fusion；
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