AI驅動的工程仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI驅動的工程仿真的視頻教程
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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AI驅動的工程仿真的實例教程
</strong></p><p><br></p><p>答案在于人工智能驅動工程（AI-powered engineering）。</p><p><br></p><p>這項技術將人工智能的力量貫穿產品全生命周期。通過將AI無縫嵌入設計與仿真工具，團隊能夠加速探索與創新。集成化的用戶友好工作流程，結合按需獲取的高性能計算（HPC）資源，使團隊得以用人類專業知識增強AI能力。最強大之處在于，<strong>AI 驅動工程工作流程的成果交付速度可比傳統基于物理場的仿真流程快高達1000倍。</strong></p><h3><strong>一、超越仿真本身</strong></h3><p>汽車制造商和供應商深知仿真與計算機輔助工程（CAE）的重要性，但AI驅動工程遠不止于此。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。
展開 當全球制造業大步邁進數字化轉型浪潮中，AI 與仿真技術的深度融合正重構工業研發的底層邏輯，從汽車行業的智能駕駛仿真驗證，到能源領域的復雜系統優化，再到消費電子的極致性能設計，這場由技術融合引發的變革，正在顛覆傳統研發模式，催生效率革命。
作為計算智能領域的全球引領者，Altair 始終站在 “AI + 仿真” 技術融合的前沿，致力于為華南地區熱門的汽車、能源、消費電子等行業打造全鏈條智能化解決方案。
6 月 19 日，Altair 將在深圳舉辦 “AI 驅動，仿真未來” 區域技術交流會華南站，匯聚行業權威專家、標桿企業代表與企業技術先鋒，共同解鎖 AI 賦能仿真的最新實踐，探索數字化轉型的落地路徑。
在此，誠邀您共話AI與仿真的深度融合，與我們一起開啟智能仿真技術新篇章。
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會議信息
會議時間：2025 年 6 月 19 日（周四）
會議地點：深圳（審核通過后，統一通知會議地點）
參會費用：審核通過的嘉賓可免費參會（免費提供會議資料，差旅費用需自理）
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溫馨提示：會議席位有限，報名需要審核，請您提前報名，以便預留您的席位。
會議亮點
技術融合與行業突破
智能仿真新范式：AI驅動仿真工程
解析 AI 如何突破傳統仿真的算力與算法瓶頸，實現多物理場耦合、實時決策與全生命周期數據閉環。利用創新技術賦能仿真工程提效，極大程度提高了仿真速度與精度，助力企業提升行業競爭力，實現更高效、更可持續的商業洞察。
展開 </p><h3><strong>會議亮點</strong></h3><h3><strong>一、技術融合與行業突破</strong></h3><p><strong>1.智能仿真新范式：AI驅動仿真工程</strong></p><p>解析 AI 如何突破傳統仿真的算力與算法瓶頸，實現多物理場耦合、實時決策與全生命周期數據閉環。利用創新技術賦能仿真工程提效，極大程度提高了仿真速度與精度，助力企業提升行業競爭力，實現更高效、更可持續的商業洞察。</p><p><strong>2.行業實戰案例：拓展領域技術邊界</strong></p><p>探索頭部企業在汽車快速仿真與創新設計、能源行業系統優化與技術演進、消費電子研發進程與高效建模等方向的眾多行業核心技術突破與實際解決方案，分享通過 AI技術的融合實現研發周期大幅縮短、生產成本大幅降低的真實經驗。</p><p class="ql-align-justify"><strong>3.前沿技術布局：深度融合創新技術</strong></p><p>揭秘 Altair 布局的仿真+AI、數據分析+AI等平臺如何集成機器學習、高性能計算（HPC）與知識圖譜等核心技術，構建從數據采集、模型訓練到決策輸出的全流程智能化體系，助力企業培養自主可控的研發能力。
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 新思科技（納斯達克股票代碼：SNPS）近日在 2026 CES 上帶來了 AI 驅動型軟件定義的工程解決方案，旨在應對行業最大的挑戰之一：在 AI 時代加速汽車工程創新，并降低成本和復雜性。從智能系統級仿真到原子尺度的半導體設計，新思科技能夠賦能汽車制造商和供應商實現芯片和軟件開發的虛擬化，預測系統性能并優化可靠性，從而削減原型制作成本并縮短發布周期。
軟件定義出行的興起以及 AI 不斷融入汽車中，推動汽車工程必須進行根本性變革。新思科技正賦能汽車制造商用軟件定義智能平臺的能力加速創新。基于虛擬化設計、集成和原型制作，我們正在助力汽車客戶加速開發、降低成本和縮短量產時間，并實現更領先的性能和安全性。
Ravi Subramanian
首席產品管理官
新思科技
通過虛擬化與智能工程，實現全新行業經濟效益
汽車行業的盈利越來越依賴軟件，因此研發效率成為關鍵差異化因素。隨著整車廠（OEM）在電動化、自動駕駛和可持續發展方面不斷發力，傳統的“設計成本”指標已無法跟上步伐，導致每年在測試上投入數億美元。對汽車電子產品進行設計、集成、測試和驗證的虛擬化，可降低 20% 至 60% 的成本，并加速產品上市時間。這種“軟件優先”的方法使汽車制造商能夠通過互聯體驗、OTA 升級和全生命周期服務開辟新的收入來源，為軟件定義出行時代的可持續增長奠定基礎。
新思科技賦能 Arbe Robotics、奧迪和三星等整個生態系統中的汽車創新者，幫助他們在這一全新范式中保持競爭優勢并取得領先地位。
要實現顯著提升汽車安全的雷達技術，需要從天線設計到 AI 驅動的感知進行全面創新。
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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。
材料卡片是仿真分析的"基因"，決定了有限元計算結果的精度上限。
在碰撞仿真、NVH分析、產品可靠性評估等場景中，材料參數設置的準確性直接影響仿真的可信度。然而，實驗室提供的原始材料曲線與仿真軟件所需的有效應力應變曲線之間，存在一道需要跨越的轉化鴻溝。本文基于實戰經驗，系統梳理從材料曲線獲取到仿真材料卡片生成的完整流程，供從事CAE工作的工程師參考。
<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
工程系統動力學、建模、仿真與設計：拉格朗日圖與鍵圖方法
工程系統動力學、建模、仿真與設計.epub
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英文 |EPUB（真實）|2021年 |217頁 |ISBN ：無 |20.4 MB
本書介紹了有效的系統建模方法，包括拉格朗日圖和鍵圖，以及相關工程軟件工具20-sim的應用。內容面向工程學生和該領域的專業人士，支持他們理解和應用這些建模
工程系統動力學、建模、仿真與設計：拉格朗日圖與鍵圖方法
工程系統動力學、建模、仿真與設計.epub
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英文 |EPUB（真實）|2021年 |217頁 |ISBN ：無 |20.4 MB
本書介紹了有效的系統建模方法，包括拉格朗日圖和鍵圖，以及相關工程軟件工具20-sim的應用。內容面向工程學生和該領域的專業人士，支持他們理解和應用這些建模
在CAE（計算機輔助工程）領域，有一個共識：工程師80%的時間都耗費在有限元模型的建立、幾何清理與網格劃分上，而真正的仿真求解僅占20%。這一行業痛點，催生了對高效、精準、靈活的仿真前處理工具的極致需求，而Altair HyperMesh，正是憑借數十年的技術沉淀，成為全球工程師公認的“網格王者”，重新定義了CAE仿真的效率與精度邊界，成為汽車、航空航天、重型設備等多行業創新研發的核心支撐。
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在整車被動安全仿真中，一個被低估卻至關重要的環節是：碰撞開始之前，假人究竟坐得對不對？
假人的初始姿態直接影響約束系統載荷路徑、氣囊展開時序以及損傷預測結果。傳統手工擺姿方式耗時長、一致性差、難以批量復現。戴西CAxWorks.VPG（Virtual Proving Ground）車輛工程仿真軟件作為業界領先的預處理工程軟件，通過幾何調整、動態求解、發泡預壓和機構自動識別四大技術模塊，
