AI驅動的公差分析
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
AI驅動的公差分析的視頻教程
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驅動的公差分析的實例教程
簡介：公差計算軟件、公差分析軟件、公差帶計算軟件、尺寸鏈計算、尺寸鏈公差分析、尺寸鏈分析與計算尺寸鏈分析軟件、尺寸公差軟件、尺寸公差分析軟件、公差軟件、蒙特卡洛模擬
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在公差仿真分析中，公差仿真模型的建立，是耗時、繁瑣，但又必需的一步：手動建立特征、手動建立裝配、手動建立公差、手動建立測量。往往需要幾天時至幾十天，才能將模型建立完成。
幸運的是，隨著AI（人工智能）技術的興起，棣拓公司創造性地將公差分析與AI技術結合起來，得以全自動創建公差仿真模型。與傳統手工創建公差仿真模型相比，可以更快、更標準化地生成公差仿真模型，大幅度提效率。
電子控制器作為火箭、飛機、高鐵等的“大腦”，需要隨時保持“冷靜”：在設備高負荷運行過程中，各電子元件器需要保持在合適的工作溫度以保障良好的工作性能。主板上的數百個電子元器件，要足夠靠近水冷板以獲取足夠的冷卻效果，但又不能離太緊，以免產生干涉。考慮到各零部件的制造偏差和裝配偏差，如何保證電子元件器和水冷板之間的恰當距離，是一道擺在工程師面前的難題。借助專業的公差仿真軟件DTAS 3D，在設計前期可以判斷是否會因制造和裝配偏差影響到該關鍵性能。但在公差分析過程中，又有一個難題擺在工程師面前：數百個電子元器件既要和主板建立裝配，又要和水冷板建立測量，建模工作量巨大，且繁瑣無比，要花費10-15天時間才能完成！怎么辦？請AI來助力！通過以下案例，我們將展示DTAS 3D軟件如何自動創建公差仿真模型，提升大家對AI自動建模的認識與了解。滿滿干貨精彩不容錯過，趕快學習吧！
展開 概述
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ASY查看傾斜數據
MC PLOT預估公差Monte-Carlo分析
設置工作目錄
選擇Dbook工作目錄
初始透鏡
點擊， 打開C28M1，點擊
此 MACro 將鏡頭輸出并將副本存儲在透鏡庫位置 5，然后創建一個 BTOL 公差分析
準備Monte-Carlo分析
在Command Window中輸入LM MCFILE
MCFILE是調整MACro，是Monte-Carlo分析的一部分
點擊點擊 運行MCFIlE
點擊 打開C28M2.MAC，點擊
所有透鏡都有楔角
在Command Window中輸入GET 5
在C28M2中注釋掉TEST，更改SAMPLES 1為SAMPLES 100
點擊 運行C28M2
元件現在都有楔角誤差，因此 PAD 顯示不能像以前那樣為透鏡著色。
圖像質量直方圖
本例探索 SYNOPSYS 的一個強大功能：它可以進行參數研究，顯示兩個變量對第三個變量的影響。 本例研究了第2個面和第3個面曲率變化對評價函數的影響。
MC PLOT
ASY查看傾斜數據
在C28M2中取消注釋TEST，并在TEST前加入命令WEDGES CLOCK，點擊 運行C28M2
在Command Window中輸入ASY
增加伽馬傾斜變量
更改MCFILE.MAC為
PANTVY 14 TH
Custom form:
--------------------------------------------------------------
PANTVY 14 TH
VY 5 GPG !
展開 課程二十四：帶楔塊誤差的校驗和圖像誤差的 AI 分析的公差實例
本課程將介紹前面討論的一些功能，并添加一些功能強大的新選項。在這里，我們將使用 BTOL 來計算八片式透鏡的公差，然后查看通過校驗單元格中的元件來補償楔形誤差的情況下的像質統計。最后，我們將在重新對焦鏡頭和校驗元件之后，檢查一組 100 個鏡頭的橫向色差的統計數據，這些鏡頭受公差限制。
這是一個 MACro，它將創建公差預算：
FETCH X33 ! 拿出開始的鏡頭
BTOL 90 ! 要求達到90%的置信度
TPR ALL ! 所有的表面都與試驗板相匹配。.
EXACT ALL INDEX ! 假設收到所有熔體數據。
EXACT ALL VNO ! 所以指數和色散的公差為零.
TOL WAF .18 .32 .18 ! 要求在三個視場點上的這個波前方差.
FOCUS REAL ! 聚焦軸上圖像點
ADJUST 14 TH 100 ! 厚度為14（最后一個空域）的情況下.
PREP MC ! 準備好蒙特卡洛評估的輸入數據.
GO ! 開始BTOL.
在 SYNOPSYS? 中打開名為 X33.RLE 的文件，我們使用 FETCH 命令將其取出。
運行此 MACro 時，BTO L公差已準備好并列在探測器上。現在我們需要使用 MC。
展開 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（ANN）代理模型，以及多目標演化優化，該團隊成功將過去須耗時數周的傳統試誤法，轉為一套結構化、以數據為導向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設計方案。
模擬與AI：優化設計決策的關鍵推手
冷卻通常占整個射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應力、翹曲和位移的主要原因。雖然異型水路（Conformal Cooling Channels，CCC）有助于緩解上述問題，但其水路配置便是一個涉及周期時間、溫度條件及可制造性的多目標難題。為了應對這項挑戰，IPC團隊利用Moldex3D來評估設計方案，并藉助AI有效權衡最佳方案，而這種方法也使該團隊能穩定獲得優于傳統水路配置的溫度分布、成型周期時間。
應用焦點：采異型水路的薄壁杯
為具體說明該方法，IPC團隊展示一個薄壁杯的案例。他們用Moldex3D來評估水路配置、直徑與間距，同時透過AI縮短搜索范圍并識別有效設計方案。藉由這套工作流程，所預測的成型周期較傳統配置明顯縮短，成功展現異型水路結合AI，便能以簡易的驗證方式來加速設計優化。
圖一、異型水路設計范例
IPC團隊的工作流程
射出成型的項目往往需要追蹤數十項數據。IPC團隊首先透過主成分分析（PCA），在確保不遺漏問題本質的情況下，縮減優化目標。接著運用Moldex3D模擬分析結果來訓練類神經網絡（ANN）代理模型，以快速預測溫度與冷卻時間。
展開 本模塊強調動手開發，指導學習者完成創建、配置和部署 AI 增強型 API 的過程。通過將 Hugging Face 模型和 Gemini API 集成到 RESTful 服務中，應用程序能夠生成響應、分析文本和自動做出決策。通過實踐練習和實際場景，學生將了解如何在其應用程序中構建 API、管理數據流和優化 AI 性能。此部分確保學習者具備開發可擴展且生產就緒的 AI 驅動的后端服務所需的技能。本課程的最后一部分側重于通過構建 AI 驅動的自動電子郵件回復助手，將 AI 功能應用于實際用例。這個基于項目的模塊指導學生將 AI 驅動的文本處理和響應生成集成到自動化電子郵件管理系統中。通過利用 Spring AI，學生將開發一個智能助手，該助手可以理解電子郵件內容、對消息進行分類，并根據預定義的 AI 模型生成適當的回復。這個實踐項目鞏固了課程中涵蓋的概念，為學生提供構建可提高生產力和自動化的 AI 解決方案的實踐經驗。在課程結束時，學習者將具備使用 Spring AI 設計、開發和部署 AI 驅動的應用程序的知識和技能，使他們能夠為現代 AI 驅動的軟件開發做好準備。
這門課程適合
Java開發人員
AI和ML愛好者軟件
/應用程序開發人員
后端工程師
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<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。
今日16:00，Ansys官方『Ansys Zemax公差分析功能解析』研討會將介紹Ansys Zemax 公差分析新工具 NEST，并完整解析 Zemax 公差分析的核心流程。感興趣的下滑預約學習??
時間：5月14日（星期四），16:00-17:00
內容簡介：
1. Zemax公差分析新工具NEST介紹
2. Zemax公差分析流程介紹
講師：
袁逸凡
摘要
在我們的上一期技術簡訊中，我們將焦點放在光纖耦合設置的參數優化上，采用快速物理光學建模和設計軟件 VirtualLab Fusion 為您提供的用戶友好型工具，以實現光纖耦合的最大效率，。然而，實踐中良好的光學設計的特征不僅在于可以最大化特定評價函數的參數的最佳組合。另一個關鍵方面是它的穩健性：由于設計過程中假設的條件在現實環境中無法完美滿足，因此合乎邏輯的下一步是分析系統幾何形狀的微小偏差如何影響整體結果
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
傾斜光柵的參數優化及公差分析1個月前
對于背光系統、光內連器和近眼顯示器等許多應用來說，將光高效地耦合到引導結構中是一個重要的問題。對于這種應用，傾斜光柵以能夠高效地耦合單色光而聞名。在本例中，提出了利用嚴格傅里葉模態方法（FMM，也稱為RCWA）對傾斜光柵的優化方法。優化后的光柵的衍射效率超過90%。此外，還研究了其對光柵的傾角偏差和圓角邊緣的影響。
摘要
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
在復雜裝備制造中，公差分析一直面臨兩個現實問題：一是計算效率低，二是數據用不起來。前者影響工程進度，后者影響質量穩定性。如何同時解決這兩個問題，成為公差工程升級的關鍵方向。
為此，誠智鵬基于MBD（基于模型設計）的公差分析，融合虛擬點建模能力，正在形成兩條并行路徑：一條解決“算得快”，一條解決“數據貫通”。
（圖1 MBD驅動的高效公差計算與數據閉環體系）
<p class="ql-align-justify"><strong>今日14:00，</strong>新思科技芯課程AI系列之<strong>「Formal Advisor助力形式化驗證“一步”到位」</strong>正式開講！感興趣的下滑預約學習??</p><figure style="text-align: center;" class="ql-align-center"><figure class
從反復試誤到結構化搜尋
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推出新思科技Multiphysics-Fusion? 技術——這是新思科技在半導體設計領域深度融合 Ansys 技術打造更廣泛 EDA 解決方案整體路線圖的首個重要里程碑
演示業內首個由新思科技 AgentEngineer? 技術驅動的多智能體協同芯片設計與驗證工作流程
發布 Ansys 2026 R1，新增 AI 驅動的多物理場仿真能力，深化與新思科技技術集成，并引入真實世界數字孿生技術
