AI驅動優化
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
AI驅動優化的視頻教程
Altair 電驅動總成多物理場仿真與優化系列網絡研討會
本次“Altair 電驅動總成多物理場仿真與優化系列網絡研討會”將從結構力學仿真應用于拓撲優化、驅動電機NVH仿真、電驅動總成潤滑及冷卻仿真、電機電磁優化設計、電驅動系統分析與多學科聯合仿真等方面進行分享，與大家共同探討電驅動總成綜合分析方法趨勢及應用，歡迎報名參會。
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TurboTides 2024R2全新版本發布會--智能算法驅動的全自動優化透平機械集成設計平臺
TurboTides是一款針對旋轉機械領域的集設計、建模、仿真、優化、數據管理于一體的現代化設計平臺。該產品是CAE仿真工具與系統工程思想的正向設計系統，致力于為旋轉機械行業用戶提供一體化、專業化、定制化和智能化的CAE設計工具。 本次TurboTides 2024R2版本的發布會將重點介紹升級亮點，帶您更加深入了解這款產品。
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AI驅動優化的實例教程
作為一款完全集成于 Ansys HFSS 的射頻濾波器設計與優化平臺，SynMatrix 提供端到端的一體化解決方案，可實現自動 3D 建模與智能優化：AI 驅動濾波器綜合與參數提取，設計效率提升 50%以上；無縫 HFSS 集成：輕松實現高精度仿真與快速驗證；制造調諧輔助：顯著降低人工依賴，加速生產進程；適配 5G/6G 與毫米波應用：滿足更高頻段設計需求，提升靈敏度與性能。
11月20日，Ansys總部將推出網絡研討會「Ansys HFSS + SynMatrix：AI 驅動的低損耗平面濾波器設計與優化」，將帶您深入了解 Ansys HFSS 與 SynMatrix的強強聯合如何重塑濾波器設計流程——通過 AI 驅動優化與自動化工作流程，大幅加速濾波器研發周期，幫助工程師實現更快、更準、更具競爭力的設計。歡迎感興趣的用戶注冊參會，詳細了解如何借助 Ansys HFSS + SynMatrix，用智能仿真與自動化工作流程打造下一代低損耗平面濾波器。
展開 作為行業技術先鋒，泛亞汽車通過系統性布局，構建了完整的虛擬仿真技術體系，總結出三個關鍵方向：打造數字化研發體系、探索精準仿真與智能優化，以及AI賦能創新，實現了研發效率與質量的全面提升。
三一重工數字孿生研究院院長郄永軍
三一重工數字孿生研究院院長郄永軍在會議中分享了關于工程機械數字仿真體系建設的案例和思考，強調了仿真技術在產品研發中的重要性。工程機械數字仿真體系建設聚焦于提升產品競爭力，通過數據驅動和跨學科仿真技術優化產品設計，應對復雜工況挑戰。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。
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
展開 這為創新思想和系統性能優化創造了機會。
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。
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AI驅動優化的最新內容
<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。
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
<p class="ql-align-justify">Ansys 5月應用系列線上研討會共10場，主題覆蓋AI+優化、光學、電弧、熱管理、材料決策…等主題，希望幫助工程師深入掌握仿真能力的應用價值，精彩內容持續全年，歡迎大家報名參與！</p><p>歡迎加入直播交流聊，獲取專屬開播提醒、直播回放、直播PPT及完整日程實時更新，干貨不錯過！</p><p class="ql-align-center">
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
未來研究方向包括多板級系統仿真集成（如顯示屏與ADAS模塊的互擾分析）以及AI驅動的自動優化算法應用，以進一步適應6G車載通信需求。
<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
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
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
此次發布的新版本將AI、多物理場仿真和真實世界數字孿生技術相結合，徹底改變團隊設計探索、早期驗證以及構建更智能、更具韌性的系統的方式
主要亮點
提供統一的新思科技-Ansys工作流程，將之前獨立的工程流程整合在一起，以實現更協同、更高效的產品開發
推進生成式AI和首批智能體工程（agentic engineering）功能，從而加速設計探索，自動化前處理，并實現更快的系統級洞察
