AI驅動設計
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI驅動設計的視頻教程
驅動設計決策——解鎖多屬性仿真
驅動設計決策——解鎖多屬性仿真 適用人群：從事車輛底盤舒適性開發及評價、NVH開發及評價、座椅舒適性評價、輪胎選型及評價等工程師；以及對應工作內容的供應商。 驅動設計決策——解鎖多屬性仿真（免費）【已結束】 直播時間：2023-07-18 19:30 當僅僅依靠物理原型時，設計在駕駛、操控、NVH和舒適性方面表現出色的車輛是極具挑戰性的。
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Altair Inspire 充分利用由仿真驅動的設計
要想在突破創新極限的同時保持競爭力，仿真必須為從早期概念設計階段到最終生產的整個設計過程提供驅動力。盡早并多加使用 solidThinking 強大的解決方案集進行基于模型的開發、概念設計和制造仿真已成為創新的關鍵驅動因素，助力眾多業內領先的公司實現質量、成本和及時上市的目標。
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2018 OptiStruct用戶大會周明博士“仿真驅動設計”演講
Altair 全球高級副總裁周明博士在大會上向大家展示了OptiStruct如何助力仿真驅動設計，詳細解讀了OptiStruct最新的一些應用和技術的發展。【演講PPT請下載下方附件】
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AI驅動設計的實例教程
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日，Ansys將在深圳舉辦線下研討會——破局高速PCB制造瓶頸：Ansys多物理場與AI驅動設計與制造創新，將圍繞工廠加工制造過程中的信號完整性、熱設計、電磁兼容、結構仿真及制造可靠性等關鍵環節，系統展示多物理場與AI驅動下的設計與制造創新方案。研討會深入解析Ansys SIwave、Icepak、Mechanical、Sherlock與HFSS等工具的協同工作流，幫助工程師在生產加工早期完成電、熱、力及可靠性風險評估，還將結合行業前沿議題與企業實踐案例，在高速電子創新浪潮中實現從PCB、封裝到系統級的全流程優化。歡迎了解更多詳情報名參會。
會議日程
時間：2026年6月10日（周三），13:00-18:00
地點：深圳
費用：免費（報名需審核，請使用公司/學校郵箱）
* 以上日程為初步擬定內容，具體安排請以最終發布為準
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如有任何問題，請聯系：
電話：4008198999
郵箱：info-china@ansys.com
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 NEWS
近期，隨著最后一站活動在成都成功舉辦，Altair年度“AI驅動，仿真未來”區域技術交流會圓滿落幕。本年度系列會議依次在北京、上海、深圳和成都四地隆重舉行，吸引了工業界與學術界的權威專家及行業領袖踴躍參與。
會議聚焦仿真技術、人工智能（AI）與高性能計算（HPC）的深度融合這一核心議題，展開了深入探討與交流。與會嘉賓不僅分享了前沿技術突破與實踐經驗，更深入剖析了數字化轉型浪潮下的創新應用場景，為中國制造業的智能化升級貢獻了極具價值的創新思路與強勁動能。
四場會議通過豐富的主題演講、深度的技術研討以及聚焦行業的案例分享，全方位展示了Altair在多學科仿真優化、AI賦能設計自動化等領域的創新解決方案，為與會企業提供了清晰、可行的數字化轉型路徑與實踐參考。
各站交流會現場
技術賦能，聚焦行業變革
隨著工業數字化轉型加速，仿真技術與AI的深度融合正成為企業突破研發瓶頸的關鍵。本次交流會以 “AI驅動仿真” 為核心，圍繞多個重點議題展開了深度探討：AI+仿真融合實踐、汽車、電子、航空航天等領域的創新應用。也對仿真技術在現代工業設計、智能制造、汽車研發、航空航天等領域的最新技術和未來發展趨勢進行展望。
Altair 劉源博士表示：“我們期待通過舉辦區域技術交流會，可以與中國各區域的用戶共探如何加速智能化轉型，實現仿真驅動創新。通過與各區域行業領袖的深度對話，我們清晰地看到，AI+仿真驅動創新正在成為企業實現技術突破和商業價值的關鍵路徑。Altair 將持續以領先的計算智能解決方案，助力客戶突破傳統研發邊界，在提升產品創新能力的同時，打造差異化的市場競爭優勢。”
Altair 大中華及東盟總經理 劉源博士開場致辭
在四站交流會上，Altair技術專家團隊深入解讀了公司最新的產品進展與行業解決方案。
展開 完整的AI驅動工程工作流程將仿真與企業級數據分析、HPC相結合，創造出全新獨特的數據流。</p><p><br></p><p>此外，AI驅動工程允許設計師同時考慮多項目標。團隊可利用這些工作流程優化車輛的美學設計、舒適性、空氣動力學性能、噪聲、振動與聲振粗糙度（NVH）以及可制造性。</p><p><br></p><p>例如，汽車制造商可訓練機器學習算法，在設計周期早期發現NVH問題。這些通過低代碼/無代碼工具創建的算法，能夠學習眾多設計變量對NVH性能的影響，并以比傳統方法快100倍的速度分析結果。AI驅動工程解決方案可從歷史數據與合成數據中學習，精簡設計與測試周期——加快上市速度、提升效率并降低成本。</p><h3><strong>二、快節奏行業的快速創新</strong></h3><p>AI驅動工程的核心優勢之一是其節省的時間價值。主機廠和供應商深知：延遲、停機和冗長的迭代會侵蝕利潤，并讓團隊錯失市場機遇。幸運的是，AI驅動工程工具僅需傳統求解器仿真的一小部分時間，同時賦能團隊測試更多設計方案，實現更優決策與成果。</p><p><br></p><p>更重要的是，AI驅動的模型能夠以最低計算成本近似復雜物理現象，實現實時優化而無需重新運行全尺度仿真。這使得工程師能夠并行測試與驗證多種設計，而非串行操作。汽車制造商還可跨不同車型平臺復用AI訓練模型，消除冗余工作并挖掘歷史項目的寶貴洞察。</p><p><br></p><p>團隊可利用AI驅動工程工作流程，以超98%的精度實時獲取電動汽車荷電狀態（SoC）洞察，持續監控關鍵電池指標，減輕核心部件重量等。</p><p><br></p><p>以某真實案例為例：一家制造商通過訓練機器學習算法分析包含超200萬個元素的大型汽車模型的空氣動力學性能。
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</div><p><br></p><p><strong>領取規則</strong></p><p>1.點擊下方按鈕，填寫真實有效信息后，轉發本篇推文到朋友圈<strong>保留1小時以上</strong>截圖發送給技術鄰客服即可領取<strong>Altair25年臺歷和</strong><strong style="color: rgb(25, 27, 31);">AI驅動設計仿真白皮書</strong><strong>一份</strong>。
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越來越多的獲獎項目開始呈現出以下特點：
從單一物理場分析走向多物理場協同
從器件級驗證走向系統級設計優化
從經驗驅動走向 AI 與自動化驅動設計
為什么他們能夠脫穎而出？
寫在前面
仿真、模擬、有限元分析、多物理場……這些術語是不是早已成為每位仿真人的“日常”？大家是否知曉其背后的技術原理和演進趨勢，正深刻地改變著世界？Ansys全新推出【Simulation Topics】系列專題，邀您一起探索仿真世界。本專題將以 “一期一會” 的形式，攜手各領域專家，圍繞Ansys全產品線的技術優勢，帶您深入解析流體、結構、電子設計及電磁仿真、光學、光子學、半導體、自動駕駛
<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。
隨著城鎮化進程加速和“雙碳”目標推進，綠色建筑與宜居環境成為城市發展的核心議題。“十四五”規劃明確提出“提升城市建設智慧化水平，發展智能建造”，對建筑能效與環境適應性提出了要求。[1]在這一背景下，建筑風環境仿真技術正成為優化人居環境、保障建筑安全的關鍵支撐。CAE風環境仿真技術，通過高精度數值模擬還原真實風場與建筑的相互作用，為建筑可持續設計提供科學決策依據。
6月10日，Ansys將在深圳舉辦線下研討會——破局高速PCB制造瓶頸：Ansys多物理場與AI驅動設計與制造創新，將圍繞工廠加工制造過程中的信號完整性、熱設計、電磁兼容、結構仿真及制造可靠性等關鍵環節，系統展示多物理場與AI驅動下的設計與制造創新方案。
通過雙方深入合作，新思科技將交付 AI 驅動的設計流程、先進的多物理場簽核能力，以及覆蓋接口與基礎 IP 的完整、已通過硅驗證的產品組合，幫助客戶加速創新，并實現卓越的設計結果質量。
<p><br></p><p><br></p><figure style="text-align: center;"><figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202605/attachment/7cdce50ea3354376884bf75150631b46.gif
LED驅動集成電路（LED Driver IC）是一種專為發光二極管（LED）提供?穩定電流?并實現高效、安全驅動的專用集成電路。其核心工作原理基于將輸入電源（交流或直流）轉換為適合LED工作的?恒流輸出?，以確保亮度穩定、延長壽命并避免熱失控。
恒流驅動必要性?：LED的正向電壓-電流（V/I）特性非常陡峭，且具有?負溫度系數?（溫度升高時導通電壓下降）。若采用恒壓驅動，微小的電壓波動會導致電流大幅變化
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
Ansys Discovery作為一款專為設計工程工作流程打造的仿真軟件，將實時物理與高保真仿真相結合，從而實現快速設計探索與高效決策，顯著縮短產品上市時間。在最新發布的 2026 R1 版本中，Ansys Discovery “前置仿真” 能力得到進一步強化，新版本重點圍繞模型準備、流體網格劃分及跨生態工作流連續性進行升級，同時增強幾何檢測能力以提升前處理效率，還擴展了與 AEDT Icepak
