物理AI仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
物理AI仿真的視頻教程
3DCC智能公差仿真軟件—AI智能標注功能
用3DCC三維智能公差仿真軟件，通過自動標注功能，自動給出公差設計方案，驗證公差設計是否滿足要求，實現重點公差“智能設計”，減輕工程師的負擔。
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Altair Coffee and Tech 系列丨仿真跨進AI的第一步是什么？
仿真跨進AI的第一步是什么？越來越多的汽車制造商都開始投入AI驅動的設計和仿真，AI可以哪些方面提供輔助？如何利用這些數據呢？
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CAD×CAE云端多物理場仿真案例解析
然而，傳統的設計和仿真工具存在格式轉換問題，同時傳統單一仿真工具往往無法全面考慮這些復雜的多物理場耦合效應，導致設計過程中出現了許多不確定性和挑戰，產品開發周期和成本也隨之上升。為解決這些問題迎接挑戰，主流的工業軟件提出了多物理場一站式仿真技術的解決方案。
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物理AI仿真的實例教程
熱門直播 | 新思科技數據中心仿真：從芯片到系統環境
Ansys攜手行業專家推出“推動數據中心創新發展”的系列活動，4月21日，亞太專場直播「新思科技數據中心仿真：從芯片到系統環境」即將上線，深入探討仿真技術如何推動數據中心的運營變革。在本次會議中，您將了解由物理感知降階模型驅動的多物理場仿真、從芯片到系統的建模以及多保真數字孿生，如何在整個生命周期內實現可持續、高性能的數據中心。誠邀您報名參與，深入理解從芯片到系統環境的仿真如何幫助構建面向未來的高性能數據中心。
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展開 在數字驅動研發與運維的時代，仿真技術已成為探索物理世界的核心。然而，當創新速度要求以“天”甚至“小時”計時，傳統的高保真CAE仿真，卻因其固有的“重計算”模式，在多個關鍵場景中陷入窘境：
? 系列研發困局：每當系列產品進行參數調整或型號拓展，你是否不得不重復運行冗長的全階仿真，等待數小時甚至數天，拖累整體研發節奏；
? 數據價值沉睡：海量的仿真歷史數據，無法被有效提煉與復用，成為一座座未被挖掘的“數據墳墓”，價值白白流失；
? 優化探索之殤：涉及多參數、多目標的設計優化與方案探索時，基于原生CAE軟件的迭代仿真正在消耗大量的計算資源與工程時間，讓“快速迭代”淪為奢談；
? 智能運維延遲：在預測性維護、在線診斷等數字孿生實時交互場景中，傳統仿真動輒數小時甚至數天的計算延遲，完全無法滿足“分鐘級”乃至“秒級”的響應需求，致使數字孿生停留于靜態展示。
這些痛點共同指向一個根本矛盾：對高保真結果的迫切需求與無法承受的計算時間成本。
Smart-ROM用AI重構仿真范式，它不僅僅是一個工具，更是一種全新的工作流程：通過智能學習歷史仿真數據，自動構建高保真降階模型（ROM），將原本需要數小時的物理場分析，壓縮至秒級完成。
接下來，讓我們一起剖析，Smart-ROM如何一步步將“秒級物理場分析”從愿景變為標準工作流程。
展開 2024版本中，physicsAI 新增對邊界條件、外部參數的支持，進一步擴展 physicsAI 的應用場景；
romAI 基于 AI 和經典系統理論的對系統模型進行降階，降階模型可用于嵌入數字孿生系統、替代求解器、加速多物理場耦合仿真等場景；
此外，expertAI，shapeAI，Design Explorer等AI驅動工具也深度集成于HyperWorks 套件中，方便用戶直接使用AI 技術。如果以上工具無法滿足您的特定需求時，您可以使用 Altair RapidMiner 來靈活構建自己的 AI 解決方案。
2.前后處理交互方式變革，重構仿真體驗
前后處理環境HyperMesh/HyperView/ HyperGraph 用戶界面全面升級，帶來全新交互體驗與效率提升。新界面包含許多新的功能與應用場景，如：云端材料庫無縫鏈接，NVH、碰撞與 CFD 專用建模環境，自動報告生成，概念設計優化，設計探索等。另外新界面具備仿真 BOM 管理功能，可以直接與PDM 系統實現雙向互聯，在同一個模型中保存與管理多個不同學科、不同版本的部件和子系統模型。
2024版本中新增 python API 支持，支持基于 python 語言定制自動化執行腳本與插件，進一步降低定制開發門檻。另外新增全新的生成式設計工作流程，能夠針對給定的問題生成并考察大量潛在的設計概念。
3.不止于優化！全面的非線性與多物理場仿真求解器
Altair HyperWorks 具備豐富的多物理場仿真能力，包含結構、多體、離散元、流體、電磁等。其中 OptiStruct 作為行業領先的優化軟件，近年來著力開發非線性求解能力，包含復雜的材料非線性、接觸、幾何大變形、連續分析步等。
近年來，OptiStruct 還增添了對顯式動力學的支持，后續會增加在顯示動力學方向的優化應用。
展開 因此，Wu和Tegmark的AI物理學家能記住曾學習過的解決方案，并嘗試將它們應用在未來的問題上。
AI物理學家的學習架構：在中心是一個儲存理論的中心。當遇到新環境時，首先就會檢查這個中心，然后提出能解釋部分數據的舊理論，以及能夠隨機初始化其他數據的新理論。所有的這些理論都通過分治法（Divide-and-conquer）訓練的，成功的理論和相應的數據就會被添加到理論中心。理論中心有兩種組織策略：1. 奧卡姆剃刀（Occam's Razor），以神經網絡的形式將所學的理論分解成更簡單的符號公式。2. 應用統一（Unification），將符號理論聚類并統一為主理論。符號理論和主理論可被重新添加到理論中心中。| 圖片來源： Tegmark and Wu/arXiv
在將這些策略編碼到機器學習算法中之后，Tegmark和Wu向AI展示了一系列復雜程度越來越甚的虛擬環境，這些虛擬環境由奇怪的物理定律所支配，并讓AI去理解它。它的目標是盡可能準確地預測物體在二維空間的運動。這需要AI為每個“神秘環境”推導獨特的物理理論，才能理解物體在該環境下的運動方式。
正如Tegmark和Wu所發現的那樣，隨著環境變得越來越復雜，這位AI物理學家越來越難理解物理定律。最后，這位AI物理學家總共接觸了40種不同的神秘環境，并能在超過90%的情況下，推導出支配這些環境的正確物理定律。此外，Tegmark和Wu的AI物理學家能夠比傳統的機器學習算法減少“十億倍”的預測誤差。
這一工作或許對人類在未來從事科學研究的方式產生重大影響。特別是它或許能極其有效的應用于理解大量復雜的數據集上，比如那些用于氣候或經濟建模的數據集上。或許，下一位即將到來的牛頓或愛因斯坦，將只是一些計算機代碼而已？
展開 多物理場耦合、AI仿真自動化和網格處理等技術領域成為關注焦點。
“希望AI能減輕一些人為的重復工作”、“希望能把AI結合進去，AI工具越來越強，會顛覆一些傳統的手段”——這些期待反映了行業以及從業者對技術創新的迫切需求。
強強聯合，共創未來
盡管不少用戶對Ansys與新思科技(Synopsys)的合并“了解較少”，但知情的參會者認為這是“業界大勢所趨”。“兩者深度交叉在一起可能會互相促進”，一位用戶評論道。
這種強強聯合預示著新思從芯片到系統的全鏈路解決方案，將為工程仿真帶來新的發展機遇。
與會工程師們紛紛表示，明年將繼續參加這一盛會，期待看到更多AI與仿真融合的創新應用。一位用戶總結道：“Ansys線下大會參會人數多、會議規模大，會議內容覆蓋面廣，參與其中有很大的收獲。”
太湖湖畔，Ansys 2025中國用戶大會不僅展現了中國仿真技術的蓬勃發展，更揭示了AI賦能下工程仿真的無限可能。這場技術盛宴正在點燃創新引擎，推動中國智造邁向新高度。
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工業仿真這幾年有個很明顯的趨勢：大家都在談“AI仿真”。不管是流體、結構還是電磁領域，只要能把計算時間從小時級壓到秒級甚至毫秒級，似乎都可以被歸到這一類里。
但如果仔細看，會發現一個經常被忽略的問題——這些所謂的“快”，其實來自兩種完全不同的技術路徑。它們看起來結果相似，但底層邏輯、適用場景，甚至服務的工程階段，都不一樣。
一、要理解這一點，得先回到仿真本身
<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。
<p>隨著底盤開發對舒適性和NVH要求不斷提升，高保真的虛擬調校已成為縮短研發周期的關鍵。工程師不僅需要建立精確的減振器模型，更需要實現實時可調的沉浸式調校體驗。</p><p>本次網絡研討會將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經網絡的減振器模型）與全頻譜仿真相結合以優化底盤開發流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實時演示、Astemo實驗室獨家視頻（呈現模擬器集成硬件在環如何提供實時反饋
在AI算力、高速互聯與高功率密度電子系統快速發展的推動下，PCB正從傳統載體升級為決定整機性能與可靠性的關鍵，不斷迭代信號速率，大規模的高密度互聯，正在將傳統的設計與制造經驗推向極限。傳統的 “試錯法” 設計周期長、成本高，已無法滿足快速迭代的市場需求，面對多物理場耦合的復雜挑戰，Ansys 提供了業界最完整的仿真解決方案，在設計早期就精準預測并解決潛在問題，提升良率降低成本。
6月10
4月22日16:00，Ansys官方『AI驅動的OSA模型助力高速電光仿真全流程』研討會將介紹一種用于高速光學 SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。感興趣的下滑預約學習??
時間：4月22日（星期三），16:00-17:00
內容簡介：
本次 webinar 將會介紹一種用于高速光學 SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。該模型采用機器學習方法模擬光學器件的非線性行為
作者： Aliyah Mallak | Ansys市場傳播經理
編輯整理：張旭 | Ansys 高級應用工程師
為滿足全球人工智能（AI）發展需求而建立的數據中心，催生了前所未有的電力需求。2018年，美國數據中心耗電量為76 TWh，占美國總能耗的1.9%。而到2028年，美國數據中心的電力需求預計將達到325至580 TWh，約占美國總能耗的12%。
上述情況對AI數據中心的各個環節都提出了巨大挑戰
電子數字孿生（eDT）技術對于開發復雜的、人工智能驅動的軟件定義產品至關重要。4月，新思科技芯課程將推出系列eDT主題，共4講，該系列內容將探究新思科技電子數字孿生平臺如何將數字孿生技術提升到一個全新的水平，變革開發者及合作伙伴在物理硬件就緒之前協作和創新的方式；在DEMO部分還會介紹汽車行業使用電子數字孿生平臺進行多ECU聯合仿真的案例，直觀的展示平臺的交互方式，運行環境和操作流程。歡迎了解并預約更多系列課程
從反復試誤到結構化搜尋
葡萄牙米尼奧大學（University of Minho）的聚合物與復合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項瓶頸：在不犧牲質量的前提下，實現快速且均勻的冷卻。IPC團隊采用「仿真優先」的工作流程，并結合基于主成分分析（PCA）的目標篩選、類神經網絡
一、引言
在《3DGS技術詳解（一）：3DGS如何融合動態天氣與光照等環境因素？》文章中，我們系統梳理了3D高斯潑濺（3DGS）如何突破靜態重建的局限，實現對動態天氣、移動光源等復雜環境因素的建模與仿真。這標志著3DGS已不再僅僅是“高保真場景重建工具”，而開始具備承載真實世界多變性的潛力。
然而，一個能夠以假亂真的視覺場景，對于自動駕駛仿真、數字孿生等工業應用而言，仍然只是起點。仿真系統的真正價值
開放平臺可用于創建、部署、管理和使用電子數字孿生（eDT），在電子、軟件和系統之間建立全新的集成式協同工程范式
預集成了新思科技及生態系統合作伙伴的解決方案，結合管理與運維能力，為團隊提供開箱即用的云端環境，降低開發成本、提升產品質量并加速創新
平臺初期聚焦高價值的汽車應用場景，使 OEM 能夠在硬件可用之前完成高達 90% 的軟件驗證，顯著縮短整車開發周期
新思科技（Synopsys
