AI驅動的分析引擎
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
AI驅動的分析引擎的視頻教程
AI 技術在氣囊分析中的應用網絡研討會
培訓大綱： ·全新氣囊折疊工具介紹； ·運用Design Explorer中的AI ·運用physicsAI工具快速預測氣囊展開數據。
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3DIC HBM的信號與電源完整性分析在AI芯片的應用
適用人群：芯片/封裝設計工程師以及CAD (EDA軟件管理人員) 3DIC HBM的信號與電源完整性分析在AI芯片的應用【已結束】? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 直播時間：2020-05-07 16:00 HBM是云端AI訓練和推理芯片的一個典型配置。HBM相對于傳統DDRx設計來說有更高的帶寬和功耗效率，時延很低，占用面積小的特點。
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AI驅動的分析引擎的實例教程
△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 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 </p><p class="ql-align-justify"><strong>4.Altair AI Studio and Altair AI Hub</strong></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/EBaibcQicPxgySddksiavBkxiaFrLicZibxnnDb6UvoerQZPtjOhFjvgBOgE3Kvh0EYChI6qcUImqoszbTxowvufYL1Q/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">如果企業希望構建知識圖譜，該平臺也可用于本地部署，保障企業數據的安全性。構建完成的數據可繼續通過 AI Studio 和 AI Hub 進行機器學習建模，整個過程強調“無代碼”和“自動化”特性。平臺內置多種機器學習算法，如分類、聚類、回歸、離群點檢測、購物籃分析等，用戶只需將數據導入，拖拽相應操作符進行連接，設定輸出格式后點擊運行即可，極大簡化了建模流程，滿足非程序員用戶的需求。</p><p class="ql-align-justify">完成建模后，模型可上傳至 AI Hub 進行版本管理和部署，操作便捷。</p><p class="ql-align-justify"><strong>5.
展開 近年來，新鄉通過數字化轉型和創新驅動，推動裝備制造、新材料等產業向高端化、智能化、綠色化發展。依托政策支持、數字基礎設施建設和產學研合作，打造了多個數字化轉型標桿，顯著提升了制造業的競爭力，為區域經濟高質量發展提供了有力支撐。</p><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/x0yLiaf5fF6yAgVgOYzEDsQ6xypiaJ5ggcdF10ibapQ3RYVNoiaLYYUZsHCiaLTGgywnPYsOOguaLLQMpM7ibEQ8abPA/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>為了助力河南新鄉地區制造業數字化再升級，<strong>3月20日</strong>，Altair 將攜手河南省機械工程學會、新鄉市科學技術協會共同舉辦<strong>AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會</strong>。本次會議聚焦 CAE 軟件工具與 AI 驅動的數字化設計方法，旨在通過技術賦能，助力企業實現從“<strong>經驗驅動</strong>”向“<strong>數據驅動</strong>”的躍遷。</p><p><br></p><p>誠摯邀請河南地區用戶參會交流，共同推動產業蓬勃發展！</p><p><br></p><p><strong>參會席位有限，請提前報名鎖定席位。</strong></p><p><br></p><p><strong>期待與您共同探 AI 賦能創新，仿真驅動智造的新篇章！
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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。
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
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
本案例適合哪些人學習：
1、學習型仿真工程師
2、理工科院校學生
3、對有限元分析感興趣的工程師
你會得到什么：
1、學習引擎蓋三維模型的處理
2、學習模態分析步的建立
3、學習模態分析的邊界條件的施加
4、學習模態分析的載荷的施加
案例介紹：
所使用軟件為ANSYS workbench2020R2.
案例介紹了ANSYS workbench引擎蓋模態分析
本案例適合哪些人學習：
1、學習型仿真工程師
2、理工科院校學生
3、對有限元分析感興趣的工程師
你會得到什么：
1、學習引擎蓋三維模型的處理
2、學習靜力學分析步的建立
3、學習靜力學分析的邊界條件的施加
4、學習靜力學分析的載荷的施加
案例介紹：
所使用軟件為ANSYS workbench2020R2.
案例介紹了ANSYS workbench引擎蓋靜力學分析
<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
在數字驅動研發與運維的時代，仿真技術已成為探索物理世界的核心。然而，當創新速度要求以“天”甚至“小時”計時，傳統的高保真CAE仿真，卻因其固有的“重計算”模式，在多個關鍵場景中陷入窘境：
? 系列研發困局：每當系列產品進行參數調整或型號拓展，你是否不得不重復運行冗長的全階仿真，等待數小時甚至數天，拖累整體研發節奏；
? 數據價值沉睡：海量的仿真歷史數據，無法被有效提煉與復用
