Altair romAI
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
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Altair romAI 使用培訓_2024
例如，原題中“在恒力作用一段時間t?后，A剛好運動到P點，此時B的速度正好為v，A的速度正好為0”這一方程條件，單用Altair? EDEM? 進行求解的話，需要對前面假定輸入的m，l?，v?，p?，t?不斷變值輸入進行試算，并通過方程條件驗證計算導出結果來確定m，l?，v?，p?，t?取值之間的關聯性。這也是 EDEM參數標定很多時候面臨的挑戰。
Altair? romAI? 是 Altair? Twin Activate? 中一項改變游戲規則的AI技術。利用降階建模（Reduced Order Modeling，ROM）技術進行系統評估，可加快離散元法（DEM）、計算流體動力學（CFD）和有限元（FEA）分析等計算成本高昂的仿真工作，為測試創意和優化系統性能留出更多空間。這種簡化方法可幫助企業縮短上市時間、降低成本并更快地實現可持續發展目標。
結合 Altair? EDEM? 和 Altair? romAI?，可實現智能仿真，尋得本題題目中出現的各物理參變量之間的內生關系，解得最終解析答案。
Altair? EDEM? 相關工業應用介紹
作為 Altair? EDEM? 的內置模型，靜電力模型在工業上具有成熟的應用。
離子束刻蝕技術（Ion Beam Etching，IBE）為經典的半導體干法刻蝕技術，發源于1970年代。通過將稀有惰性氣體（如氬、氙等）電離形成帶正電的離子（如本題中的兩個帶電質點），然后使用電場加速（和磁場引導）后精準轟擊基材表面特定位置的原子，從而實現在基材表面的精確刻蝕，具有良好的各向異性。
展開 為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度。romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。LAND? 期望通過構建全新工作流程，提升尖端熱電偶溫度預測的效率與準確性，同時確保該流程易于推廣和管理。
為實現這一目標，開發過程將易用性與可靠性置于優先地位：
構建孔探儀冷卻系統的詳細 CFD 模型，并通過 12 個物理測試點進行驗證，驗證結果顯示誤差范圍符合要求；
利用該驗證模型執行空間填充試驗設計（DOE），生成涵蓋流量參數與尖端溫度關聯關系的綜合數據集 —— 共運行 512 次仿真，總耗時約 50-75 小時；
為確保數據準確性，借助 Altair HyperStudy? 對數據集進行進一步評估與后處理，確認其可靠性；
基于該驗證數據集訓練 romAI 模型，使其能夠在廣泛的流量與煙氣溫度組合場景下預測熱電偶溫度。
最終形成的解決方案兼具可靠性與易用性，無需用戶具備專業的 CFD 知識儲備。設計工程師僅需接受少量培訓，即可在工作流程中熟練運用該模型，既提升了預測精度，又提高了開發效率。
項目成果
本解決方案的核心是 romAI 模型。
展開 三一集團通過與Altair合作建設SPDM系統，打通設計平臺、仿真平臺和實驗平臺，實現全流程的管理。 SPDM系統不僅提升了管理效能，還通過二次開發定制了仿真APP，提高了仿真效率。
山東臨工技術研究總院可靠性研究院副院長張濤
山東臨工技術研究總院可靠性研究院副院長張濤詳細介紹了山東臨工如何將 Altair仿真技術應用于工程機械數字化仿真體系建設中，同時，公司還建立了適應產品需求的流暢仿真體系，未來也期待借助 Altair AI技術構建實用價值的工程機械數字孿生模型，實現產品實際使用過程中的優化解決方案和預測性維護。
沉浸式體驗：零距離感受AI+仿真的力量
除了前沿洞見，四站會議精心打造的軟件互動體驗區吸引了眾多與會者在中場休息時踴躍參與。
參會嘉賓紛紛駐足Altair SimSolid革命性無網格仿真技術、Altair HyperWorks 2025新版本，多物理場仿真與AI驅動設計優化，Altair physicsAI、romAI以及Altair RapidMiner數據分析與AI平臺等，參會嘉賓動手操作，零距離親身體驗Altair最新 AI賦能的創新解決方案。
SimSolid體驗區：嘉賓們現場感受了其顛覆性的無網格技術帶來的極速仿真效能，驚嘆于復雜模型分析的快捷與精準。
Altair HyperWorks 2025體驗區：該區域重點展示了其全新功能，以及Altair physicsAI、romAI等 AI 驅動的設計仿真功能，讓工程師直觀體驗到智能算法如何縮短研發周期。
Altair RapidMiner體驗：該區域則讓用戶深入了解了其在不同場景挖掘數據價值、驅動智能決策方面的強大應用。
展開 圖 1：Altair? romAI? 是 Altair? HyperWorks? 設計和仿真平臺的一部分，是一個工具箱，可提高系統仿真效率。人工智能和動態系統理論技術的結合實現了卓越的準確性，同時大大減少了計算時間。
? 識別和優化行為模式
基于許多設計變體的仿真結果，使用無監督機器學習方法來創建具有統一行為模式的組。這使得我們可以直觀地處理數百次仿真。如下圖，最近的一個大規模鑄造示例展示了人工智能驅動的方法相對于傳統方法的巨大優勢。
圖 2：使用 AI 理解和優化大型鑄件組件的行為
全球100個AI應用案例電子書下載
△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。
人工智能賦能生成式設計
? AI 支持的生成式設計全面優化工作流程
在任何開發過程中，都必須考慮眾多要求，以協調輕量化設計、功能要求和可制造性。
巨型鑄造組件的優化過程包括兩個階段。首先從基于線性化載荷情況的拓撲優化開始，以實現有效的材料布置。然后與多學科優化相結合，以評估組件的結構性能，并使用人工智能和機器學習支持的鑄造模擬來檢查其可制造性。
? 拓撲優化
Altair 強大的且經過驗證的生成式設計技術用于最有效地布置材料。在這里，可以為多學科載荷情況推導出最佳載荷路徑，包括數百種載荷工況、變量以及鑄件的制造約束。
? 多學科優化
在上述步驟中，將響應面建模（RSM）優化的應用與機器學習相結合，以滿足要求，并在非線性碰撞和鑄造仿真中為巨型鑄造結構提供最優的起筋方向和厚度分布。
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romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。
romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。LAND? 期望通過構建全新工作流程，提升尖端熱電偶溫度預測的效率與準確性，同時確保該流程易于推廣和管理。
Altair 通過 romAI?、PhysicsAI? 等技術實現了高保真模型的降階，結合實時推理能力，正在為多個行業客戶構建“輕量、快速、可部署”的孿生能力底座。
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Altair romAI 使用培訓_2024
