AI性能預測
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI性能預測的視頻教程
數字孿生與有限元性能孿生——代理模型實時預測（Unity3D、Ansys、Abaqus）
本課程主要實現有限元的數字孿生，Python作為后端，預測網格節點數據，在unity前端進行網格的重建與云圖顯示。這一期做的是應力的實現。 課程中會講解實現的原理，以及每一步的實現步驟，供大家參考。 有視頻講解和源碼，視頻30分鐘，源碼包括Python代碼（網格預處理和網格節點應力插值方法）、unity可視化搭建代碼和ansys結果文件。
￥399 30分鐘 373播放
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AI性能預測的實例教程
1、基于AI，快速構建全參數化的幾何模型。結合知識工程，實現所需預測的結構、厚度、材料等信息的參數化；
2、設計仿真一體化，快速生成AI學習訓練所需的仿真模型及數據。基于單一的數據源，全參數化設計模型與仿真技術自動關聯，利用仿真自動化流程，多學科多目標優化技術，自動更新模型，自動更新仿真設置；
3、AI神經網格搭建以及AI模型訓練&調試。
4、AI模型預測結果與實際仿真評價對比。
5、AI模型替換仿真模型，實現快速性能預測。
（以下簡稱Hero）致力于通過將人工智能（AI）和機器學習技術融入有限元分析（FEA）流程，以加速產品開發周期。</p><p><br></p><p>在其首個AI驅動項目——摩托車把手設計優化中，Hero 采用了Altair<sup>?</sup> PhysicsAI?幾何深度學習解決方案，利用歷史數據訓練AI模型并預測設計性能。AI生成的預測結果與傳統FEA結果的偏差小于3%，這表明PhysicsAI能夠在傳統方法所需時間的一小部分內提供高度精確的仿真結果。</p><p><br></p><p><a href="https://hubs.ly/Q033s4Rg0" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6wic5VvibDKLQhNJxycb2jiarkT4LDLkt4CajdO2MjgJpQrJj8oMUfdia61BYzPdAkfib5iaAPVTiciacAEvg/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></a></p><p>Future.Industry 2025 全球直播會議將于3月5-6日舉辦。本次會議將深度解析<strong>AI 驅動的智能工程</strong>等前沿議題，呈現一場關于未來科技的饕餮盛宴，歡迎點擊圖片，立即報名參會了解更多AI驅動仿真應用案例和前沿技術。</p><p><br></p><p><strong>客戶介紹</strong></p><p><br></p><p>Hero MotoCorp Ltd. 是一家總部位于印度德里的跨國摩托車和踏板車制造商，業務遍及全球45多個國家，為數百萬客戶提供服務。
展開 Ansys綜合的電源分析可降低項目風險，提高預測精度，并助力Axelera AI全新Metis AI平臺加速上市進程
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主要亮點
Axelera AI將Ansys軟件引入到一個自上而下的包含兩個步驟的流程中，以驗證平臺芯片的平面布局圖質量和IR壓降，其可應對有限資源及生產制造的時序挑戰
Ansys的產品、許可和技術支持可為Axelera AI執行未來研發計劃提供極高的靈活性
邊緣人工智能（AI）領域的強大高級解決方案供應商Axelera AI宣布選擇Ansys仿真軟件為其高性能Metis AI處理單元（AIPU）執行數字電源完整性簽核。這項工作是Axelera AI與Ansys合作的一部分，主要用于構建其近期面向邊緣計算機視覺AI推斷發布的軟硬件平臺Metis AI。該技術能夠在大幅降低當前解決方案的成本和功耗的同時，實現高級加速性能和可用性。
邏輯芯片跨各種電源及時鐘域的交互，可能會導致芯片故障。Axelera AI需要驗證其Metis AIPU，其中包含達1億個柵極或簡單開關電路，以及負責執行對數字電路至關重要的運算的不同時鐘域和電源域等。這些交互很難使用傳統工具及傳統方法分析，其不僅缺乏準確性，而且已被證明太過耗費資源、且耗時。
Axelera AI制定了一個自上而下并受Ansys軟件支持的兩步工作流程，以了解平面布局圖質量及IR壓降。
展開 ，只要有數據，也可以用在：</strong></p><p><br></p><ul><li>預測老化試驗時間</li><li>優化充電策略</li><li>電池工藝參數推薦</li><li>甚至換成別的行業：壓縮機部件壽命預測、光伏組件老化預估、電機健康監測……</li></ul><h3><strong>三、總結：</strong></h3><p><strong>RapidMiner 讓 AI 走入一線工程師手中</strong></p><p><br></p><p>很多人一聽“機器學習”“非線性預測”，就覺得門檻高、落地難。
展開 圖4-1 初始化設置
圖4-2 初始化流場
3）求解計算
選擇菜單欄 求解> 求解> 生成AI樣本，開始設置樣本空間。
圖4-3 運行求解器
圖4-4 設置預測變量
① 在彈出的AI樣本設置界面，設置預測范圍為（1-5）。單擊樣本處理，生成樣本數，在彈出的AI樣本生成界面中，修改其中一個樣本數3為2.8，避免和原始工況趨近，如圖所示；
② 點擊開始，開始計算。
圖4-5 設置預測范圍
圖4-6 生成樣本數
五、后處理
1）模型訓練
① 計算完成后，單擊“是”開始訓練；
② 訓練完成后，單擊“確定”，確認訓練完成，單擊“關閉”按鈕退出當前對話框，如圖所示。
圖5-1 模型訓練
① 雙擊 求解> 求解模型，打開AI預測開關，輸入值：3.043；
② 單擊應用按鈕，程序自動加載預測結果，如圖所示。
圖5-2 結果預測
2）求解結果更新及導入
雙擊樹節點 報告> 力，設置方向參數，選取區域面列表中hull，單擊應用，讀取升阻力數據。
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背景信息
在當今的工廠中，精準測溫至關重要，尤其對于熔爐系統等專用設備而言更是如此。維持熔爐高效運行、延長連續運行時間并最大限度減少停機時間，是達成生產目標的關鍵。相應地，工廠熔爐系統中的熱監測對于保障產品質量、提升工藝效率及整體安全具有核心意義。
本案例研究中，阿美特克公司（AMETEK Inc.）
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全文內容選自 Altair 區域技術交流會西南站
重慶望變電氣(集團)股份有限公司技術研發主管 左思紅
《Altair RapidMiner 快速預測變壓器空載損耗》演講
如何用 AI 打通制造研發“數據孤島”？
近年來，制造業數字化浪潮持續推進，但真正讓數據驅動研發與決策的案例仍相對稀缺。特別是在傳統裝備制造領域，如何將經驗主導的設計流程轉化為可量化
NEWS
Altair 近日宣布對 Altair? HPCWorks? 高性能計算 (HPC) 與云平臺進行多項重大功能升級。Altair HPCWorks 2026 融合多項功能升級，為研發探索注入加速度。
主要更新包括：增強 GPU 集成度與利用率、擴充 AI 及機器學習工具與支持能力，以及更完備的報告系統，助力用戶深入理解、精準調整并持續優化
全文內容選自 Altair 區域技術交流會西南站
重慶望變電氣(集團)股份有限公司技術研發主管 左思紅
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如何用 AI 打通制造研發“數據孤島”？
近年來，制造業數字化浪潮持續推進，但真正讓數據驅動研發與決策的案例仍相對稀缺。特別是在傳統裝備制造領域，如何將經驗主導的設計流程轉化為可量化、可優化的模型
△Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。
“
我們使用的RapidMiner軟件非常友好，無需懂編程語言，也不需要具備深厚的AI算法領域知識，真正幫助我們實現了數據價值的挖掘。
△Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。
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我們使用的RapidMiner軟件非常友好，無需懂編程語言，也不需要具備深厚的AI算法領域知識，真正幫助我們實現了數據價值的挖掘
OptiSystem軟件已集成機器學習（ML）工具，用戶可通過分析雙電平系統的眼圖來訓練光通信系統。該工具提供多個功能選項卡，支持用戶對OptiSystem項目生成的眼圖模型進行訓練與測試。此外，工具還可導入外部眼圖圖像，并基于該圖像預測系統在生成眼圖時的運行狀態。工具將根據訓練條件提供系統參數及眼圖分析結果，以便用戶采取相應的系統管理措施。本案例將展示如何在10Gbps NRZ OOK-DD系統中使用機器學習工具
OptiSystem軟件已集成機器學習（ML）工具，用戶可通過分析雙電平系統的眼圖來訓練光通信系統。該工具提供多個功能選項卡，支持用戶對OptiSystem項目生成的眼圖模型進行訓練與測試。此外，工具還可導入外部眼圖圖像，并基于該圖像預測系統在生成眼圖時的運行狀態。工具將根據訓練條件提供系統參數及眼圖分析結果，以便用戶采取相應的系統管理措施。本案例將展示如何在10Gbps NRZ OOK-DD
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在制造業的研發和采購中，“零件早期成本預測”一直是讓企業頭疼的問題。過去，很多企業只能依靠專家經驗去估價，不僅速度慢，而且結果差異大。尤其是像齒輪這樣的零部件
