成本優化技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
成本優化技術的視頻教程
catia通過輕松評估替代的“假設”設計場景，優化復雜結構裝配體的開發成本
Steel Structures Desianer 通過輕松評估替代的“假設”設計場景，優化復雜結構裝配體的開發成本 1、實現高效的完全參數化初步設計，以執行帶有早期成本和材料估算的分析 2、從初步設計快速輕松地生成詳細設計 3、支持針對復雜的框架結構生成精確且準確的詳細設計，并與制造緊密無縫集成 4、設計用于設備支架的鋼結構
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ENOVIA實現精益的優化團隊規劃，從而降低資源和整體項目執行成本
實現精益的優化團隊規劃，從而降低資源和整體項目執行成本 簡單的移動體驗，讓任何業務用戶均可創建和執行計劃 通過3DNotifications和自動計劃更新的實時協作 通過云和移動體驗實現隨處訪問 自動化項目計劃
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Optistruct free body 技術，快速局部模型分析，可與拓撲優化技術聯合使用
通過optistruct free body 技術，可以提取整體模型中的物理量，作為邊界條件加入到局部模型中，快速進行局部模型分析。也可和拓撲優化技術進行聯合使用，針對特定的零部件進行優化，節省優化迭代時間。
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成本優化技術的實例教程
除了利用HyperMesh來實現建模流程外，聯合利華還使用HyperWorks的其他工具，包括RADIOSS求解器、HyperStudy 和OptiStruct拓撲優化、形貌優化及多學科優化。聯合利華包裝設計部門的一個目標就是確保其新的設計利用更少的材料，比他們所替代的產品要更優化，同時不改變結構性能。OptiStruct在這方面扮演了重要角色。
例如：在設計一款Hellman牌沙拉醬的大型容器時，設計師進行了模具內部表面光滑的吹塑材料的仿真。“這個設計 一開始沒有達到我們所需的強度，”Maffeo說道，“后來，利用拓撲優化的結果在外形上設計成稍微扭轉曲面，并在瓶子 外部建立平面結構，向外突出幾毫米，我們就創造了一個更堅固的容器。我利用OptiStruct來進行拓撲優化，它能夠顯示哪些地方應該增強材料，以達到承受最大的強度。”
結論
“仿真測試節約了大量的資金，”Maffeo說，“使我們在設計早期就可以修改設計。HyperWorks仿真的精確度非常高 的，它能很好地預測我們在實際生產中所看到的情況。”HyperWorks幫助聯合利華避免了潛在的工具重造的成本，加速了設計進程。“我可以在產品研發進程中有更多的時間來進行仿真工作，”Maffeo說，“當采用外包時，這個周期可能需要 2個月。現在，將HyperWorks結合到我們自己的工作中，能夠讓我們快速運行仿真；所以現在很多項目，我們只需2-3周來 進行仿真。”HyperWorks已經成為聯合利華包裝設計流程中的重要部分。
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展開 客戶案例研究：Project Engineering GmbH 實現鑄造工藝優化并降低成本
Andreas Harborth, Project Engineering GmbH
Project Engineering GmbH 成功應用 FLOW-3D CAST 在壓鑄工藝中生產最佳的油底殼蓋。
初始狀態：
? 年產量：60,000 件/年
? 沖頭直徑 100 mm
? 機臺噸位：1600噸
? 合金：EN AC-AlSi9Cu3(Fe)
? 毛坯重量：2885克
? 充型和凝固時間：26.5秒
最終客戶目標是在維持或提升產品質量的前提下，優化工藝流程，實現成本下降 3%。
初始設計方案的鑄件
優化目標：
? 提高鑄造效率
? 減少回收材料的重量（如流道和排氣系統）
? 縮短成型節拍時間
? 最大限度地降低廢品率，提高制程穩定性
初步設計中確定的關鍵問題
? 通過評估初始方案發現以下特定領域需要改進：低填充率（23%）—低填充率和沖頭速度（0.15 m/s）導致第一階段循環時間較長。
? 鑄件與產品重量比高（2.2:1）－表示流道和多余材料占比較大，不僅增加材料回收成本，也對鎖模力和凝固時間提出更高要求。
? 廢品率高－由于空氣滯留，導致鑄件中孔隙率過高，暴露出當前排氣策略存在不足，急需優化。
原始方案（氣體粒子）
原始方案（凝固順序）
使用 FLOW-3D CAST 進行優化
通過重新設計澆鑄系統和填充策略，實現了性能與經濟層面的顯著提升：
最終優化后鑄件
? 收入增加 165% – 提高工藝效率使總收益從每年約€38,000 增加至 €100,000。
展開 但是，美國芝加哥大學（the University of Chicago）的科學家們獲得了一項技術突破，可能未來可以實現價格更優惠的紅外攝像頭，從而使紅外攝像頭可以用于手機等普通消費電子產品，或用作自動駕駛汽車的傳感器，幫助更準確地看清周圍環境。
現有的紅外攝像頭通過連續鋪設多層半導體制成，是一個復雜且易出錯的過程，從而也使得紅外攝像頭價格太昂貴，無法用于大多數的消費類電子產品。
但是芝加哥大學的Guyot-Sionnest實驗室轉而研究只有幾納米大小（一納米是指甲每秒生長的長度）的微小微納米顆粒-量子點。量子點有一些奇怪的特性，而且其特性會隨著尺寸發生變化，科學家可以通過調整此類粒子的大小來控制其特性。因此，量子點可以被調諧以接收紅外光波長。
攝像頭需要捕捉紅外光譜內的不同部分，因此可調性對于攝像頭來說非常重要。該研究的第一作者博士后研究人員Xin Tang表示：“在紅外線中收集多個波長的信息可以提供更多的光譜信息，短波可以提供有關結構和化學成分的信息，中波可以提供溫度信息。”
研究人員們調整了量子點，形成了探測短波紅外線和中波紅外線的公式，然后將該兩種公式一起放在硅片上，由此制成的攝像頭性能非常好，更易生產。
科學家們表示，價格低廉的紅外線攝像頭有很多潛在應用，例如，自動駕駛汽車需要依靠傳感器掃描道路和周圍環境。而紅外線可以探測到生物的熱信號，并且可以透過霧霾看到物體，因此汽車工程師們希望在汽車上應用該技術，只是成本太高，阻礙了該應用。此外，科學家們也可利用該紅外攝像頭，如，生物學家們需要跟蹤蛋白質發出的紅外信號。
展開 4高壓線束成本優化研究
汽車行業企業降成本主要有三類方法，規模類、供應商協作類和技術類降成本，其中技術類降成本是降低成本最有效且可持續的方法。
目前技術降成本的方法主要有以下三種：成本標桿法、管理技術法和技術手段法。一般情況下技術手段法包括減少冗余功能、國產化率提升及規格統一平臺化等方法。在純電動汽車高壓線束降成本活動中，此次主要研究用技術手段法從以下幾個方面來進行高壓線束成本優化。
4.1高壓系統架構優化
在純電動汽車上，高壓零部件有動力電池、三合一（電機控制器+驅動電機+差減）、PDU（高壓配電盒）、ECP（電動壓縮機）、二合一（IPS=OBC+DC-DC）、HVH（電池采暖）、PTC（乘員采暖）、慢充座（ACInlet）、快充座（DCInlet）及高壓線束等，這些部件組成了整車的高壓系統。純電動汽車高壓系統架構優化的好，可大幅減少接插件的使用數量和冗余的高壓線束。
以某項目高壓系統架構優化為例，優化前高壓線束系統架構中PDU僅作為電源分配功能模塊存在，沒有整車功能性能相關模塊，詳見圖3。
PDU的獨立，使得高壓線束系統中轉接數量增加。HVH和PTC兩個功能相近，使得高壓線束回路數量增加。快慢充插座布置在左右后側圍，距離用電器接口（電池快充接口在前部，充電機慢充接口在前艙）太遠，使高壓線束長度偏長。經過研究分析，實現功能的電器元件為僅用于連接功能的銅排和電源保護功能的熔斷器，與其他用電器集成難度小。PDU與IPU集成可以取消一個高壓配電盒總成，同時可以節省掉一套電機控制器線束（約1.5m的50mm2導線和兩對φ8mm端子接插件），可帶來的降成本效益明顯。
展開 這可降低發動機成本和重量，從而進一步提高燃油經濟性。輕混合動力系統電機比全混合動力系統電機更小，性能也更低，這將限制增加的扭矩量，但在很多情況下，輕混合動力系統電機仍然可以提供大部分扭矩輔助優勢。
降低線束重量和成本 - MHEV 特有的優勢
在線束成本和重量方面，輕混合動力系統比全混合動力系統更具優勢。因為 48V 并不是一個特別高的電壓，所以不需很多改動即可將 12V 供電設備轉換為 48V。從數百伏降至 5V 或 3.3V 需要更昂貴和更復雜的功率轉換設計，但是用 48V 至 5V 降壓穩壓器替換 12V 至 5V 降壓穩壓器只需要很少的改動。
此外，修改其他系統（如加熱器和鼓風機）來適應 48V 電壓也是非常容易操控的。在提供相同功率的條件下，使用 48V 而不是 12V 為設備供電可將所需電流降低 75%，從而顯著減少線束厚度，甚至（例如）可以從銅改用鋁，同時減輕重量。這樣既降低了成本，又提高了燃料經濟性。
結語
MHEV 可提高燃料經濟性，是成本敏感型汽車的未來。一些車型已經使用了輕混合動力系統，并證明該系統可作為 ICE 和全混合動力系統電機之間的良好過渡。燃油經濟性要求只會變得越來越嚴格，因此預計在不久的將來會有更多 MHEV 車輛上路。
其他資源
· 要了解如何使用 12V 和 48V 電池設計冗余電源，請觀看培訓視頻，“在雙電池 12V/48V mHEV 電源中優化解決方案尺寸并降低復雜性”。
· 要了解有關 48V 隔離要求和設計注意事項的更多信息，請參閱應用手冊，“適用于 mHEV 應用的 PSR 反激式直流/直流轉換器變壓器設計”。
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成本優化技術的最新內容
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
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01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下先進節點演進，光刻成像系統中的光學衍射、掩模三維效應與光致抗蝕劑非線性響應相互疊加，使光源-掩模協同優化（SMO）成為保障圖形保真度與芯片良率的核心技術。傳統線性壓縮感知（CS）驅動的SMO技術，因難以精準刻畫掩模與成像之間的強非線性映射關系，在復雜圖形優化中常面臨精度不足、工藝窗口收縮等問題
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下節點突破，光刻系統的光學畸變、掩模三維衍射及光致抗蝕劑非線性響應等效應疊加，使光源-掩模協同優化（SMO）成為保障成像精度的核心技術。
傳統線性壓縮感知技術雖在光源單變量優化中實現了降維高效求解，但面對SMO場景中掩模-成像的強非線性映射關系，其線性假設難以精準刻畫優化變量與成像質量的關聯，導致優化精度與可制造性失衡
01/簡介
當前，壓縮感知光源優化的仿真技術已實現標準化與精準化雙重突破，為技術落地奠定堅實基礎。仿真條件層面，通過構建統一的光源參數基準、掩模圖形庫及光學成像模型，建立了可復現的標準化仿真環境，解決了傳統仿真中參數離散導致的對比誤差問題。
接下來以豎直線條為目標圖形進行仿真分析，對比分析在不同變量下曝光圖像的情況。
02/仿真條件
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下節點突破，光刻系統面臨的光學畸變（如衍射、偏振效應）愈發顯著，光源作為光刻成像的“源頭變量”，其圖形優化直接決定空間像保真度與芯片制造良率。
傳統光源優化方法依賴全像素維度尋優，受限于光源像素矩陣規模龐大（常達數百甚至數千維度），存在迭代收斂慢、計算資源消耗高、易陷入局部最優等問題，難以適配先進制程對優化效率與精度的雙重需求
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下節點突破，光刻系統面臨的光學畸變、分辨率不足等問題愈發突出，光源-掩模協同優化（SMO）技術成為突破硬件限制的核心手段。矢量SMO憑借對偏振效應、三維掩模衍射等復雜光學現象的精準刻畫，較傳統標量模型實現了質的飛躍，其優化算法的性能直接決定光刻成像質量與制造良率。
梯度計算與變量替換是矢量SMO算法的理論基石，為離散優化問題轉化為連續可解問題提供了關鍵路徑
鑄鐵T型槽平臺精度分級指南：三種等級速查，沒有選擇困難
在鑄鐵T型槽平臺選型中，精度等級是核心決策維度之一。很多采購或技術人員因分不清不同精度等級的差異，要么盲目追求高精度導致成本浪費，要么選低精度無法滿足工況需求。實際上，鑄鐵T型槽平臺主流精度分為0級、1級、2級（3級多為粗加工輔助用，應用場景有限），掌握各等級的核心參數、適配場景和選型邏輯，就能沒有選擇困難。本文整理成速查指南，
01/簡介
隨著半導體技術節點向3nm及以下先進制程持續演進，光刻工藝中的光學鄰近效應（OPE）、偏振依賴效應及三維掩模衍射等復雜現象愈發顯著，傳統基于標量近似的光學鄰近修正（OPC）技術已難以滿足納米級圖形復刻的精度要求。矢量成像模型憑借對光場偏振態、矢量傳播及復雜界面相互作用的精準刻畫，成為先進制程OPC技術的核心支撐，而矢量OPC優化算法的性能則直接決定了掩模修正的精度
本文原刊登于Ansys.com：《Honeywell’s AI-Powered Manufacturing Solution Uses Simulation To Optimize Gigafactory Production》
作者：Laura Carter | Ansys 高級市場傳播經理
編輯整理：張旭 | Ansys主任應用工程師
“我們使用Ansys Digital
<p class="ql-align-justify">*本文投稿自工程機械制造行業用戶張俊</p><p><br></p><p><br></p><p>車架是起重機三大結構件之一，其剛度、強度性能對起重機的吊載性能、可靠性、安全性有著至關重要的作用。大量研究表面，汽車燃油消耗的50%是由整車重量引起的，整車重量每降低10%，燃油經濟性可提高3.8%。輕量化設計是指在保證其基本性能的情況下，盡可能提高材料利用率
