生成式建模仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
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【LSDYNA】汽車撞擊獨柱式RC墩建模仿真
【LSDYNA】本案例演示F800汽車防撞柱實驗幾何模型建立、網格劃分和關鍵字定義；F800汽車撞擊獨柱式鋼筋混凝土橋墩幾何模型建立、網格劃分和關鍵字定義。并且給出了詳細的圖紙和建模文檔。
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生成式建模仿真的實例教程
近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發展，行業對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環節中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當前智能駕駛系統對大規模、多模態、真實物理驅動場景的需求。為應對這一挑戰，基于生成式AI的4D場景生成技術迅速興起，構建了從環境建模、行為重建到視覺渲染的完整鏈條，正在重塑自動駕駛仿真驗證的技術基礎。
本文將從技術背景、系統能力、核心技術和實際應用四個方面，系統梳理AI驅動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。
一、測試覆蓋率瓶頸與生成式AI切入點
自動駕駛測試需要應對極其復雜的交通場景，包括非結構化路口、弱交通規則區域、極端天氣、低照度場景，以及多主體交互引發的不確定性行為等。當前基于真實數據采集或手工建模的方式存在如下限制：
（1）采集成本高：依賴實車、實景、多模態同步設備，周期長、數據稀疏；
（2）稀有場景不足：事故場景、異常行為等真實比例極低，難以高質量復現；
（3）組合爆炸問題：參數空間（如天氣、時間、交通密度）指數級增長，難以人工覆蓋；
（4）場景可控性弱：缺乏可調控的語義接口，測試粒度不足。
生成式AI具備從數據中學習潛在分布、生成新組合樣本的能力。其引入使得場景構建從“手工定義”轉向“自動生成”，具備如下優勢：
（1）能構造真實但未見過的長尾組合；
（2）能對目標測試策略進行定向增強（如遮擋率、交通密度等指標）；
（3）可支持大規模仿真測試平臺的持續供場；
（4）支持動態交互與時間演進建模，構建完整4D語義閉環。
展開 2、添加動態對象
在NeRF和3DGS生成靜態場景后，aiSim5將基于外部渲染API進一步增加動態元素，不僅可以重建原始場景，也可以根據測試需求構建不同的交通狀態。
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aiSim5中基于NeRF/3DGS場景細節。
圖13：網格投射陰影
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圖14：車下環境遮蔽
3、效果展示
在aiSim5中完成動態對象的添加后，可以自由的在地圖場景中更改交通狀態，用于感知/規控等系統的SiL/HiL測試。
圖15：aiSim5運行NeRF城市場景1
圖16：aiSim5運行NeRF城市場景2
作者介紹
崔工
康謀科技仿真測試業務技術主管，擁有超過5年的汽車仿真測試及自動駕駛技術研發經驗，熟練掌握仿真測試工具和平臺，如aiSim、HEEX等，能有效評估和優化自動駕駛系統的性能和安全性。擁有出色的跨文化溝通能力，成功帶領團隊完成多項海外技術合作項目，加速了公司在自動駕駛技術上的國際化進程。作為技術團隊的核心，領導并實施過大規模的自動駕駛仿真測試項目，對于車輛行為建模、環境模擬以及故障診斷具有獨到見解。擅長運用大數據分析和人工智能技術，優化仿真測試流程，提高測試效率和結果的準確性。
展開 二、simscape仿真
仿真視頻如下：
液壓控制機械臂simscape仿真
UG NX的三維建模與Pro/E的三維建模方式相同,可以參照Pro/E的三維造型的過程[4]：首先，根據二維的設計數據來生成三維零件；然后，對三維零件進行虛擬裝配，裝配完畢后進行模型分析，也可以對裝配體實現動畫仿真，觀察其運動狀態；最后，根據模型分析和動態仿真結果確定修改方案。UG的錘片式粉碎機三維設計流程如圖1所示。
圖1 UG的錘片式粉碎機三維設計流程
2 錘片式粉碎機的三維建模
本研究是以自行設計的錘片式粉碎機（SFSP40×700）為設計原型，利用UG NX建模及分析其設計情況是否優良。粉碎機零件的結構簡單，可以用簡單的命令實現建模。
2.1 零部件的建模
該錘片式粉碎機的零件數量有上百個，所以在這里只是列出部分零件的建模。部件主要有機蓋、機座、轉子。
2.1.1 上機殼
上機殼是構成機蓋的一部分，并與喂料器直接連接。在上機殼上有輔助調風孔，可以實現風量的調節。它結構比較簡單，利用草圖(sketch)、拉伸(extrude)及孔（hole）的功能就可以實現。上機殼的三維設計模型如圖2所示。
圖2 上機殼的三維設計模型
2.1.2 底座
粉碎機底座是機座的一部分，起著支撐整個粉碎機的作用。它也是物料的出口部分，與料倉相連。底座的材料是槽鋼，全部采用手工在平臺上焊合。底座的三維設計模型如圖3所示。
圖3 底座的三維設計模型
2.1.3 主軸
主軸是粉碎機轉子的重要組成部分，起著傳遞動力的作用。電機通過皮帶輪傳遞動力給主軸，主軸傳遞給錘片來達到粉碎物料的目的。主軸上有兩個鍵槽，長鍵槽與錘架板和套筒配合；短鍵槽與帶輪配合。主軸的建立方式有多種，其中通過旋轉體(REVOLVED)功能比較簡單，再在圓柱表面開鍵槽與添加螺紋。主軸的三維設計模型如圖4所示。
展開 鉸接式自卸車是為適應復雜路況與惡劣氣候條件應運而生的一種非公路運輸設備。與剛性自卸車相比，鉸接式自卸車引入了附加的自由度，從而使車輛具有更好的機動性和更廣泛的適應性。
隨著礦產資源的不斷開采與工程機械行業的快速發展，鉸接式自卸車得到了越來越廣泛的應用。因此，建立整車虛擬樣機動力學模型，研究鉸接式自卸車的動力學性能，對于鉸接式自卸車的研究與制造具有重要的科研意義和工程應用價值。本文以某公司60t鉸接式電動輪自卸車為研究對象，建立了整車虛擬樣機協同仿真模型。
（1）本文研究的鉸接式電動輪自卸車采用全液壓轉向系統，取消了軸間差速器，采用電動輪驅動轉矩控制系統實施差速控制。為使整車虛擬樣機模型更符合實際情況，從而更好地進行車輛動力學仿真與分析，本文在對整車結構進行分析的基礎上，在SIMPACK環境下建立了多體動力學仿真模型，在AMESim環境下建立了全液壓轉向系統仿真模型，在Simulink環境下建立了一種基于車輪工作狀態和車輪路面附著特性識別的電動輪驅動轉矩控制模型，并定義了各軟件仿真模型輸入、輸出變量，以Simulink為主要仿真環境，通過軟件接口，將不同環境下的仿真模型集成到Simulink中，利用參數關聯建立了系統、完整的SIMPACK／AMESIM／Simulink協同仿真模型。
為驗證本文設計的“基于車輪工作狀態和車輪路面附著特性識別”的電子差速控制策略，本文利用SIMPACK/AMESIM/Simulink協同仿真模型對該策略進行了仿真驗證。結果表明，在該策略下，本文研究的電動輪鉸接式自卸車具有良好的差速性能。
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近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發展，行業對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環節中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當前智能駕駛系統對大規模、多模態、真實物理驅動場景的需求。為應對這一挑戰，基于生成式AI的4D場景生成技術迅速興起
在前面的幾章節中探討了aiSim仿真合成數據的置信度，此外在場景重建和測試流程閉環的過程中，難免會面臨3D場景制作重建耗時長、成本高、擴展性低以及交通狀況復雜程度難以滿意等問題，當前的主要挑戰在于如何自動化生成3D靜態場景并添加動態實例編輯，從而有效縮短測試流程，擴大仿真測試范圍。
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圖1：實際圖像
圖2：NeRF
一、建模
Hydraulic manipulator
Figure 1 shows different constituting parts of the manipulator considered, with every part labeled using numbers from 1 to 10. For each part, a CAD model is provided.
摘 要 錘片式粉碎機廣泛應用于飼料加工行業。為了便于設計和仿真，利用UG NX的三維建模功能，建立粉碎機的三維模型。同時，用UG NX的模型分析和運動仿真模塊，對粉碎機進行分析，提高了設計的可靠性，并對錘片進行了有限元分析，找出了錘片的危險截面。
粉碎工序是飼料廠最重要的工序之一，其主要功能在于：根據生產產品的特性要求、動物生長的需要，對飼料原料進行粒度的再分布，以達到理想的綜合效應[1]。錘片式粉碎機具有結構簡單
鉸接式自卸車是為適應復雜路況與惡劣氣候條件應運而生的一種非公路運輸設備。與剛性自卸車相比，鉸接式自卸車引入了附加的自由度，從而使車輛具有更好的機動性和更廣泛的適應性。
隨著礦產資源的不斷開采與工程機械行業的快速發展，鉸接式自卸車得到了越來越廣泛的應用。因此，建立整車虛擬樣機動力學模型，研究鉸接式自卸車的動力學性能，對于鉸接式自卸車的研究與制造具有重要的科研意義和工程應用價值。本文以某公司
摘 要：本文對4×4 的輪式車的可升降獨立懸架進行了方案選擇與具體設計；前懸架采用雙橫
臂式扭桿彈簧帶摩擦減振器的可提升懸架，后懸架采用肘內傳動式單縱臂導向機構的可提升懸
架；并在此基礎上用ADAMS 軟件建立了整車三維實體參數化模型，在該模型下對方案進行了動
態仿真研究。最終確定出該懸架方案形式是一種可行方案。在方案驗證時，本文采用了虛擬樣機
設計技術和動態仿真研究手段，利用輪式整車模型，在ADAMS
