跨界融合加深：數字孿生、AI 算法、工業互聯網與彎折試驗機深度融合，遠程測試、智能分析、數據共享成為標配。沃華慧通已在高端機型中搭載AI 數據智能分析系統，可自動生成測試報告、預測材料壽命衰減曲線，助力客戶縮短研發周期 30% 以上。 從工業制造的 “隱形配角” 到質量升級的 “核心基建”，彎折試驗機的崛起，是中國制造業從 “制造大國” 向 “制造強國” 轉型的縮影。

五、未來已來：從“記錄”到“預測” 布瑯軻鍶特正推動MFC向“智能終端”演進，以后數據追溯將與AI算法結合，實現預測性維護、自適應控制與自主決策，讓每一臺MFC都成為工廠的“數據神經元”。 選擇布瑯軻鍶特，不僅是選擇一臺高精度的流量控制器，更是選擇一個可追溯、可分析、可優化的智能工藝系統，讓數據說話，讓過程透明——這就是布瑯軻鍶特為您帶來的“看得見”的控制力。

本次演講將介紹 Ansys SimAI 云原生 AI 仿真平臺，分享基于 LS-DYNA 數據訓練 AI 代理模型、實現側面柱碰撞性能秒級預測的實踐，驗證 AI 在碰撞仿真中的高精準度與效率優勢，推動 CAE 工作流向 AI 增強的自主工程探索演進，為汽車被動安全研發提供全新增效方案。

· 運算速度較傳統求解器提升最高 1000 倍，近實時預測結果，大幅縮短研發周期； · 基于物理規律的 AI 模型，兼顧精度與效率，可在瀏覽器安全部署，隨時隨地快速驗證設計； · 突破算力限制，讓大規模、多方案、高頻次仿真成為可能，拓展仿真應用邊界。 5.

三大核心痛點： 產線切換慢：傳統方法換型時間長，無法滿足多品種、小批量需求 質量管控難：復雜系統的質量預測與追溯困難 預測性維護不精準：設備故障預警時間窗口短，停機損失大 NO.1 Ansys Mechanical 2026 R1新功能介紹 核心價值：網格生成、可靠性分析及先進建模技術系統性提升；在接觸、材料本構、斷裂力學、復材建模

Paul Golding 邊緣人工智能副總裁 ADI 推進工程領域的智能體 AI（Agentic AI）發展 新思科技正與英偉達合作構建一個開放、安全、硬件加速的 Agentic AI 技術棧，以滿足從芯片到系統的不同應用場景需求。

借助AI支持的數字工程技術， 推動更早、更智能的設計迭代 Ansys 2026 R1版本引入生成式AI和該產品組合的首批智能體（agentic）功能，其強化了AI增強型產品組合，可加速驗證、加快設計探索并實現復雜工作流程的自動化，從而使工程團隊在開發周期的每個階段都能獲得更智能、更快速的洞察。

當新的通流孔道方案提出時，它無需重新執行完整的求解流程，而是基于已習得的經驗，在數秒內直接輸出高精度預測結果。 圖 1 某種分布的通流孔道產生的整堆流速分布（上圖：仿真結果；下圖：AI預測結果） 為驗證該方法的可行性，我們構建了一組包含200個樣本的數據集，其中180個用于模型訓練，其余用于測試。

低速增升裝置（復雜分離流動）</strong></p><p>&nbsp;&nbsp;針對公務機在起降階段的三個增升裝置方案，在低速條件下，采用全機構型進行數值模擬。“風神NF3”的計算結果精準預測了機翼的失速迎角，與風洞試驗結果完全吻合，驗證了平臺在大分離流動區域的預測能力 。

五、材料與結構設計的高壓適應性 面對350 bar甚至更高工作壓力的難題，智能高壓比例閥在機械結構上采用高強度合金鋼、特殊表面處理及優化流道設計，以兼顧耐壓性、抗疲勞性與低泄漏率，同時緊湊型模塊化設計便于集成到空間受限的設備中，滿足現代產線對高密度布局的需求。