AI/ML在仿真中的應用
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI/ML在仿真中的應用的視頻教程
AI 技術在氣囊分析中的應用網絡研討會
培訓大綱： ·全新氣囊折疊工具介紹； ·運用Design Explorer中的AI ·運用physicsAI工具快速預測氣囊展開數據。
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有限元仿真在電機本體設計中的應用
【9月18-20日 杭州】基于Maxwell的磁熱、振動噪聲多場耦合培訓：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1258526 有限元仿真在電機本體設計中的應用 適用人群：本次直播面向電機本體方向的研發、設計工程師、電氣專業師生。 有限元仿真在電機本體設計中的應用（免費）【已結束】 直播時間：2020-07-15 19:30 培訓內容： 1.
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CAE在電機結構仿真中的應用
主要內容： 1.電機研發中的新挑戰與CAE技術 2.CAE應用于各種電機類型 3.CAE在故障診斷中的應用 4.電機CAE仿真相關技術 5.電機的CAE/CFD分析相關軟件
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AI/ML在仿真中的應用的實例教程
本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。因此，如何提高旋轉機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統的旋轉機械葉片設計方法通?；诮涷灮蛟囼?，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設計的最優性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術，特別是神經網絡技術，對旋轉機械葉片進行設計和優化。
近年來，國內外研究者對旋轉機械葉片設計、仿真和優化方法進行了廣泛研究。傳統的旋轉機械葉片設計方法主要基于經驗公式和試驗方法，如采用流體力學、熱力學和結構力學等相關理論進行葉片設計和優化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優性等問題，因此限制了其應用范圍。近年來，隨著人工智能技術的發展，特別是神經網絡技術的應用，為旋轉機械葉片的設計和優化提供了新的解決方案。
神經網絡是一種模擬人腦神經元網絡的結構和功能的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。在旋轉機械葉片設計、仿真和優化中，神經網絡可以用于建立模型，實現對葉片性能的預測和優化。本文采用深度學習框架下的卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）相結合的方法，建立了一個多層次、多尺度的神經網絡模型，用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化。
結合神經網絡進行葉片優化設計主要有以下幾方面內容：
1) 應用神經網絡模型：當模型經過足夠的訓練和驗證后，可以將其應用于新的旋轉機械葉片的設計。
展開 <p><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/28f8748075fb4464ac2456506772683c"></p><p>在AI智能體快速發展的今天，各行各業都在探索如何將AI融入研發流程，以加速行業創新。仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。雖然距離大規模落地仍有挑戰，但已有不少前沿實踐在局部環節取得突破。</p><p>本次線上研討會將聚焦Abaqus結構仿真與CST電磁仿真，分享AI智能體與仿真軟件結合的初步方法與實際應用，探討如何通過自然語言等方式輔助建模、求解與后處理等仿真任務。</p><p>我們歡迎仿真工程師、技術研究者及相關領域同行共同參與，一起展望AI與仿真融合的可行路徑，并理性探討當前階段面臨的挑戰與可能的發展方向。</p><p><strong>會議日程</strong></p><p><strong>時間：</strong>2026年5月28日 周四，14:00-15:30</p><ul><li><strong>14:00-15:00</strong>《AI智能體驅動Abaqus 仿真全流程自動化》車福炎</li><li><strong>15:00-15:30</strong>《AI智能體驅動CST仿真全流程自動化》李瑞鵬</li></ul><p><strong>內容簡介</strong></p><p><strong><em>01.《AI智能體驅動Abaqus 仿真全流程自動化》車福炎</em></strong></p><p>1. AI 智能體簡介</p><p>2. AI 智能體與 Abaqus 集成方法</p><p>3. 使用 AI 驅動 Abaqus 自動化建模與仿真</p><p>4.
展開 △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。
在人工智能與仿真的交匯領域，新的應用方式正在不斷涌現。與常見的流行術語如機器學習、生成式AI和合成數據相比，我們更應關注AI如何在實際工程中賦能仿真，加速研發流程、提升決策質量。
關鍵技術實現方式
在傳統制造行業，企業正積極探索如何借助AI脫穎而出。然而，許多企業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，它依賴高質量的數據和有效的監督模型。
本文以大規模鑄造為例，闡釋AI與仿真的深度融合。通過機器學習聚類技術，Altair幫助用戶從海量仿真數據中快速識別最優設計方案，展現了“AI驅動的仿真”在實際工程中的巨大潛力。
? 高效的模型創建
基于幾何圖形（網格或 CAD 格式），算法可以將這些轉換為值，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。
? 多學科設計探索
利用參數化設計的現有結果，回歸分析可用于識別相關性并預測單個值或行為曲線。這樣可以填補測試數據中的空白。
? 快速預測物理行為
基于仿真結果和幾何結構，對神經網絡進行訓練，無需運行新的仿真即可進行行為預測。
? 使用神經網絡有效捕獲復雜系統行為，而不是協同仿真
使用計算密集型仿真（例如離散元法 （DEM）、計算流體動力學 （CFD） 和有限元分析 （FEA））映射的復雜過程訓練神經網絡，將其作為降階模型（ROM）再現系統行為。
展開 wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-center"><strong>立即報名</strong></p><p>溫馨提示：因服務器地域問題，掃碼后需等待5秒，請耐心等待自動跳轉至報名頁哦~</p><div contenteditable="false" width="100%">
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</div><p><strong>2025 Altair 區域技術交流會</strong></p><p>Altair 今年分別在<strong>北京、上海、成都、深圳</strong>舉辦 “AI驅動，仿真未來” 2025 Altair 區域技術交流會。會議將匯聚不同行業專家與先鋒企業，共同探討仿真智能化如何賦能工業創新，分享最新仿真與 AI 技術的應用實踐。歡迎在您就近的區域報名參會，與我們進行技術交流和行業分享。
展開 1、aiSim通用高斯潑濺渲染器
（1）一致性
aiSim通用高斯濺射渲染器和現有光柵化解決方案具有相當的性能水平，即使在硬件在環方案中，也可以模擬高端（4K）多攝像頭傳感器設置。由于該算法的通用性，您可以從基于光線追蹤的傳感器模式（如LiDAR和雷達）中一致地獲得相同結果。
這意味著您無需犧牲運行性能，因為渲染器可以保持足夠快的速度以實時幀率工作。
（2）自由視角
此外，aiSim通用高斯潑濺渲染器還允許您在模擬場景中自由移動攝像頭，并使用不同的位置或傳感器設置，且不會產生不可預測的偽影或故障。它使您能夠近距離親自查看各種物體表面的復雜細節。由于該算法可用于物理模擬甚至表面重建，因此其應用范圍可以進一步擴大。
（3）完善的前置工作
以上的關鍵在于我們預先結構良好的數據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實的基礎。
期待您繼續關注康謀之后的文章，我們將分享更多有關aiSim的方案內容。
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AI/ML在仿真中的應用的最新內容
<p><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/28f8748075fb4464ac2456506772683c"></p><p>在AI智能體快速發展的今天，各行各業都在探索如何將AI融入研發流程，以加速行業創新。仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。
DTAS Python在公差仿真中的應用
作為一名長期從事裝配公差分析與三維仿真的尺寸工程師，我在實際項目中感受最深的，并不是理論方法有多復雜，而是大量重復、規則明確卻極其耗時的基礎建模工作。
在復雜裝配項目中，零件與工裝數量多、層級深，點、孔、銷等幾何特征分布在不同的 Part 和 Piece 下。特征命名需要遵循統一規范，公差對象需要按規則批量建立。這些工作在邏輯上并不困難，但一旦完全依賴界面操作
從Marc 2025.2版本開始，Marc 與 Mentat 不僅在前處理環節完全支持單位系統識別功能，在后處理環節也實現了該功能的全面覆蓋。
功能詳情介紹
單位信息如今也會在后處理過程中顯示，涵蓋模型圖、路徑圖、歷史曲線圖、廣義 XY 曲線圖、全局后處理變量菜單，以及部分命令對應的對話框區域。
本版本生成的 Marc 結果文件（二進制格式：.t16、ASCII
圖1 汽車底護板
隨著全球汽車產業向電動化、智能化加速轉型，新能源汽車的底部安全防護已成為決定產品可靠性與市場競爭力的核心要素之一。面對復雜的真實路況——從城市道路的減速帶到非鋪裝路面的碎石與凸起——作為動力電池“第一道物理防線”的底護板，其性能直接關系到整車的安全底線。
圖2 高分子復合材料與鋁鎂合金材料的對比
傳統的金屬防護方案雖然可靠，但過大的重量已成為阻礙車輛續航里程提升的
“Ansys 2025 全球仿真大會”仿真應用大賽優秀作品展示
本屆仿真應用大賽最終評選出 30 篇 TOP 優秀作品，分別榮獲一、二、三等獎及行業最佳實踐獎。近 200 位來自汽車、半導體、高科技、能源等行業的仿真精英參賽，他們以前沿思維與創新實踐，充分展現了仿真技術的無限潛能。從本期起，我們將陸續為大家分享獲獎佳作，帶您一同領略仿真賦能創新的非凡力量
最近在整理明年的技術學習路線，關注到一份關于第七屆中國仿真技術應用大會的議題資料，看完目前透出的幾個演講預告，感覺有點意思。
現在的仿真已經不僅僅是算力度的比拼了，明顯感覺到“AI賦能”和“數字孿生”已經從概念走向了非常硬核的深水區。
整理了幾個個人覺得技術含金量比較高的方向，分享出來跟大家探討一下，看看咱們仿真工程師接下來是不是都要往這些方向轉。
1.汽車領域：不再只是跑跑強度
激光二極管準直鏡案例分析
簡介
激光二極管因發射面物理尺寸限制，輸出光束發散角較大，嚴重制約其在激光測距、光通信等需遠距離傳輸或精確聚焦場景的應用。本項目旨在通過 OAS 光學軟件構建仿真模型，設計一款適配 0.635μm 波長的準直鏡系統，將發散光束轉換為平行光束，核心指標為降低遠場發散角以提升光束準直性，為后續工業應用提供光學設計依據。
案例設置與操作
1.1. 引言
隨著大跨度橋梁的快速發展，有限元分析軟件已成為結構設計與研究中的關鍵工具。在傳統工程實踐中，常見的商用軟件如ANSYS、ABAQUS等被廣泛使用。但近年來，隨著國產自主軟件的發展，土木工程師們有了更多選擇。iSolver作為一款新興的國產有限元分析平臺，憑借其操作方式與ABAQUS類似的建模體驗和較高的計算效率，逐漸引起業內關注。本文以一座跨徑為100+220+100 m的斜拉橋為例
△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。
在人工智能與仿真的交匯領域，新的應用方式正在不斷涌現。與常見的流行術語如機器學習、生成式AI和合成數據相比，我們更應關注AI如何在實際工程中賦能仿真
在當今的工業領域，多相流現象無處不在，從石油開采中的油氣水三相流動到日常生活中簡單的水流注水過程，都涉及到復雜的多相流行為。準確地模擬和分析這些多相流的流動行為，對于優化工程設計、提高生產效率以及保障安全運行具有至關重要的意義。
然而，傳統的單相流模擬方法顯然無法滿足多相流問題的需求，因為多相流涉及到不同相之間的復雜界面相互作用、相間傳熱傳質以及拓撲變化等現象。幸運的是，Level-set方法作為一種有效的界面捕捉技術
