智能輔助設計的案例
【新聞】天洑軟件參加2022年航空發動機人工智能輔助設計論壇
2022年10月29日-30日，由《航空動力學報》主辦，北京航空航天大學能源與動力工程學院、 航空發動機研究院協辦的“2022航空發動機人工智能輔助設計論壇”在北京順利舉辦。會議主要包含：“航空發動機部體和系統的人工智能輔助設計”、“面向全生命周期的航空發動機數字孿生基礎與技術”和“航空發動機數字工程”三個主題，為高校教師、研究者與工程技術人員等提供了追蹤本領域科技前沿、分享科研成果、交流創新思想、精準對接航空產業需求的學術平臺，推動了信息化和智能化方法在航空發動機設計、制造與運維等生命周期過程中的應用，促進了航空發動機領域的學科交叉研究。
大會上，天洑軟件首席戰略官劉國威先生作了題為《智能工業設計運維一體化平臺助力中國航發數字化發展》的報告，介紹了天洑軟件在航空發動機數字化、智能化設計研發及健康管理方向的解決方案及軟件工具：包含智能熱流體仿真軟件AICFD、智能結構仿真軟件AIFEM、智能優化軟件AIPOD、智能數據建模軟件DTEmpower等。天洑軟件致力于國產化設計及運維軟件工具的開發工作，能夠為航空發動機領域提供完全自主可控的智能設計運維一體化解決方案，包括核心算法、行業應用、軟件產品及相關服務。天洑軟件融合了專家機理、基于人工智能的工業大數據分析和AI賦能的工程仿真技術，提供了完整工具鏈和完整解決方案。
展開 Moldex3D模流分析之SYNC智能輔助設計
Moldex3D芯片封裝成型模塊支持金線偏移分析，幫助使用者驗證金線設計與診斷制程中可能發生的問題，而Moldex3D Studio 2024新增了金線精靈與金線樣板功能，協助用戶在前處理階段導入微小的金線組件，加速金線的幾何設計與建立。
其中金線精靈能將2D曲線或非封閉曲線套上樣板，設定相關參數后即可建立金線組件；使用者則可透過自定義金線樣板，來管理他們的樣板信息。
以下將示范如何利用金線精靈與金線樣板，以2D平面曲線產生3D的金線組件。
步驟1. 準備模型
準備包含2D平面曲線的模型，并依照接線方式將金線做群組分類，如下圖所示，藍色表示接在方框外側的金線，粉色則表示接在方框內側的金線。
步驟2. 設定金線
打開金線精靈，選取藍色金線，設定金線的版型與直徑，Studio預設提供了4種金線樣板，若有需要也可用金線樣板增加其他樣板設計。此范例中選擇第二種(D_MDX_Square)版型，接著設定位置，這邊有三種參數需要設定：起點Z值、跨距與終點下偏移。
設定完后選擇存檔，即可在畫面上看到產生的橘色金線對象，而原本的藍色2D曲線仍會被保留。
注：選取金線時，除了直接選取線段外，也可透過線段的兩端點來建立金線。
注：金線起點會設定在2D曲線的起點，若方向錯誤可雙擊或右鍵點選編輯屬性來反轉線段的起點與終點。
接著選取粉色線段，選擇第三種(D_MDX_PENTA)版型并設定位置參數，完成后選擇存盤并關閉。
步驟3. 檢測是否有相交
建立好所有金線組件后，使用相交檢測工具會發現有4條金線相交，需要再調整它們的設計，點擊移至新群組將相交的金線標示起來，方便后續修改。
步驟4. 新增金線樣板
打開金線樣板，會看到畫面被分割為左右窗口，左側為模型對象，右側則會顯示當前的金線樣板設計。
展開 官方免費 | 智能輔助HUD系統的設計與仿真評估
直播背景
當今汽車行業自動駕駛正在迅速發展中，在自動駕駛中最基本的輔助顯示系統就是HUD，它能在駕駛員需要不可預知的情況下接管汽車，進入手動駕駛時持續的把道路提示警告信息提供給駕駛員，以避免交通事故的發生。因此，HUD與汽車系統相結合可以顯示更多有效信息，同時提供可靠的、清晰的3D視覺圖像，滿足系統安全性要求，都對供應商以及OEM提出了更高的要求。
Ansys SPEOS HUD是專業用于汽車抬頭顯示器設計和分析的直觀應用工具，將光學設計集成到CAD平臺，評價光學設計和視覺性能。光學設計功能提供了光學系統的設計與CAD結構的建模功能，專業提供HUD光學系統設計和CAD結構設計的一體化方案；光學分析功能提供光學系統設計最終效果的仿真分析，在CAD環境中提供直觀的可視化來分析和理解與虛擬圖像缺陷相關的高級光學概念，包括分析光學設計成像效果，分析CAD結構和其他輔助結構對于HUD成像光學性能影響；同時，可以通過視覺可視化仿真功能展示給駕駛員HUD顯示內容，客觀評定圖像質量，進一步通過駕駛模擬、環境模擬和HUD顯示內容結合，提供最佳解決方案。
研討會內容簡介：
Ansys SPEOS HUD在汽車抬頭顯示的設計與分析功能介紹，包括HUD的設計及參數設置，HUD設計優化功能，HUD成像雜散光分析，HUD動態視覺體驗。
講師簡介：
劉洋，Ansys SBU光學應用工程師，負責Ansys SPEOS光學仿真技術工作，為多個行業客戶提供光學解決方案、咨詢和技術支持，在航空照明設計、駕駛艙內飾人機工效分析等方面有豐富的經驗。
適用人群
汽車主機廠和零部件供應商，光學工程師，設計工程師等相關人士
報名方式
請掃碼下方二維碼
點擊報名：http://event.31huiyi.com/1837905293/index?
展開 【ANSYS線上直播回看】智能輔助HUD系統的設計與仿真評估
『點擊觀看直播回放』
Ansys SPEOS是用于光學設計、環境與視覺模擬系統的光學仿真工具，是一款可視化光學系統和直觀的人機交互平臺，并且已經廣泛應用于汽車、航空航天、軌道交通、通用照明等領域。Ansys SPEOS HUD是專業用于汽車抬頭顯示器設計和分析的直觀應用工具，將光學設計集成到CAD平臺，評價光學設計和視覺性能。在SPEOS集成到Spaceclaim CAD軟件平臺以后，SPEOS的光學仿真功能明顯提升，不受第三方CAD平臺的限制，可以進行光學系統的模擬驗證和優化以及多物理場仿真。
此次網絡直播吸引了眾多觀眾在線觀看，在會后我們也陸續收到在線觀眾以及其他用戶前來詢問，在此附上本場網絡直播錄播內容，供大家回看學習。
▼▼▼2020 Ansys網絡研討會有獎反饋 - 可免費獲取本場錄播和講解資料，參與者均可獲得千元培訓券及技術鄰金幣獎勵！
展開 
主動變形智能復合材料設計與變形模擬報告
主動變形智能復合材料
設計與變形模擬報告
主動變形智能復合材料
設計與變形模擬報告 ￥19.89
主動變形智能復合材料的變形能力與MFC的性能、結構復合材料的厚度、鋪層方向等因素有關。復合材料的優勢是其結構包括鋪層的可設計性，因此，需進行鋪層設計及變形模擬方面的工作，為后續實驗研究提供理論指導。
二、研究內容
本項目以復合材料層合板+MFC復合后的材料為研究對象，以復合材料層合板的力學性能、MFC的基本性能為輸入，以復合材料層合板+MFC復合后的材料最大彎曲角度為2°為目標，進行鋪層設計和變形仿真模擬。建立厚度、鋪層方式與變形角度的關系，篩選出優化的鋪層和厚度，為下一步進行縮比典型試驗件的設計和研制提供理論指導。
展開 人工智能如何改變工業設計？
只要你是編程高手，就可以通過編寫算法做設計。但對于大多數設計工程師來說，編程是應用難點。即會設計又會編程的人才極少，致使CAD中的編程工具利用率極低。低代碼編程設計平臺將是未來的方向。
PART community在線三維零部件模型庫提供國內外廠商的零部件產品模型。他們沒有在模型設計生成上使用智能算法，而是加持智能AI“猜你喜歡”、模型智能比較等推薦、選型助手功能幫用戶選型。
▲三重周期最小表面（TPMS）
來源：nTopology
nTopology 是目前CAD市場上比較智能化的軟件，它背后有很多算法，可以簡化用戶的建模過程，同時還可以用表格形式把多個算法串起來定義自己的設計工作流，供后續反復使用，以實現相同設計任務的自動化。
l 企業級設計智能化應用
寶馬公司在其BMW VISION NEXT 100概念車中通過智能設計算法開發了汽車動態功能性外表皮和內飾，并配合4D打印方式進行制造，實現了超高性能。設計工程師們可以想象，如果這樣的動態表皮結構用CAD來建模，難度將會是多大，又會耗費多少時間。而用智能算法輔助設計，不僅能批量處理所有單元，并引入變化，還可以實現動態模擬。
▲寶馬公司智能算法設計的動態表皮
機構動態設計實例：在很多產品設計中都需要做機構設計，理想的機構設計方式應該是動態的。例如機器人手臂開發中需要的連桿曲線設計，用傳統CAD繪圖設計的方法做連桿曲線設計比較難，動態設計更難，需要大量的繪圖工作，而通過按照規則編寫的算法輔助設計就可以免去繪圖，輕松實現動態設計。
▲智能連桿曲線設計
動圖來源：安世亞太
模具隨形水路智能化自動設計：隨形水路是增材制造模具獨有的冷卻結構，它可以顯著提升模具成型零件的質量。
展開 “風扇葉輪智能優化設計”榮獲科研十大智能標桿案例
1月29日，由中國信息通信研究院與中國人工智能產業發展聯盟科學智能工作組聯合主辦的“科研智能成果發布會”在北京召開。
會議聚焦科研智能前沿趨勢，旨在為行業提供權威參考與實踐指南，會上正式發布了 “2025年科研智能十大標桿案例” ，以表彰該領域的突破性創新實踐，樹立行業典范，促進產業協作。
天洑憑借 “風扇葉輪智能優化設計” 案例，成功入選。該案例是基于天洑自主研發的優化設計軟件AIPOD實現的成功實踐，充分彰顯了公司在工業軟件領域的深厚技術積累與硬核創新能力，獲得了國家級權威機構的高度認可。
天洑將繼續專注工業人工智能與物理AI領域的研發應用，以創新技術驅動產業智能化。
展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
通過敏感度分析，如下圖所示optiSLang自動將設計變量空間從15個變量，降低到了7個變量，顯然這將極大加速進一步優化的速度。
降低設計空間的復雜度
下圖是優化后的結果，與初始設計相比，頻帶內的最大S11從-6.9dB降低到了-13.17dB。通過optiSLang的智能優化過程，我們進一步改進了設計，發掘了設計的更多潛能。
頻帶內S11最大值從-6.9dB降低到-13.17dB
為了提高產品性能，對于射頻微波及天線產品研發中的每一個設計，設計師都應該對各個參數，各個響應有深層次的理解。除了依賴于電磁場與微波的專業知識外，通過數學研究無疑能進一步提高對產品的認識。Ansys optiSLang就是這樣一款工具，通過與HFSS的無縫結合，實現對設計潛能的進一步激發，相信optiSLang的這一系列智能優化技術，將在天線設計、濾波器設計等射頻電磁場領域具有越來越廣泛的應用。
來源于：ANSYS官網
展開 把橋梁設計還給設計師——公路橋梁標準化智能設計BIM系統
本系統主要依托多年橋梁設計經驗及承擔的重大關鍵項目成果進行橋梁BIM正向設計研發，結合現有專業知識成果及國內勘察設計行業BIM設計需求，聯合國內軟件公司，研發出的系統既能緊密貼合生產一線要求，又能滿足目前行業推進公路BIM技術應用的需求，極具應用前景，市場前景廣闊。
產品推出后，將依托現有市場優勢進行推廣，對所有產品服務進行統一策劃、宣傳，以及銷售活動方案實施。系統可在全國與600+家設計院客戶保持著高黏度的交流，為形成《公路橋梁標準化智能設計BIM系統》應用生態圈奠定基礎，全面邁進商業化。
本文刊載 / 《BIM視界》雜志
文章來源：橋梁視界
展開 智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
optiSLang不僅僅是一款優化工具，實際上它是基于數學方法研究產品設計中的輸入參數和輸出響應，實現設計流程集成以及優化自動化，同時為數字孿生（Digital Twin）提供降階模型。optiSLang不僅優化產品性能，同時兼顧設計的魯棒性以及可靠性，最終達到穩健設計。
從簡單優化到穩健設計
3
optiSLang智能優化的關鍵技術
optiSLang的智能優化技術，首先是通過對設計空間的充分探索（DoE），建立最佳預測元模型，分析參數敏感度?；趯?em>設計的充分理解，降低設計復雜度，軟件推薦給出最合適的優化算法。在整個優化過程中實現參數重要性自動篩選，優化算法自動推薦，以及魯棒性、可靠性評估。
展開 一文讀懂智能汽車的ADAS高級駕駛輔助系統發展水平
ADAS（Advanced Driver Assistance System）即高級駕駛輔助系統。是利用安裝在車上的各式各樣傳感器（雷達，攝像頭，衛星定位等一系列裝置），該系統是在汽車駕駛中隨時來獲取周圍的環境，收集數據，進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤，并結合導航地圖數據，進行系統的運算與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可 能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。 即自動駕駛的感知、決策、執行等技術實現。
近年來，隨著智能網聯汽車的廣泛普及，ADAS市場增長迅速，這類系統從一開始局限于高端市場，到現在正在進入中低端市場，經過改進的新型傳感器技術也在為系統布署創造新的機會與策略。
ADAS技術的應用關鍵
后視攝像頭
后視攝像頭系統可以幫助駕駛員發現車后的物體或人員，以便在確保安全的情況下倒車并順利停車入位。高級系統中部署100萬像素的高動態范圍（HDR）攝像頭，并通過非屏蔽雙絞線實現高性價比的高速以太網連接和視頻壓縮。其他系統要求包括適當的物理層接口和電源。智能后視攝像頭可在本地對視頻內容進行分析，以實現物體與行人偵測。智能后視攝像頭與簡易型模擬攝像頭使用相同的接口，提供了一種極具吸引力的升級換代途徑。它能讓駕駛員實時在車內監控車外兩側及車后視頻畫面的情況，避免意外及偷盜事件發生，倒車時更是駕駛員的第三只眼睛，車后所有情況駕駛員都能在顯示器上看得很清楚，避免了倒車時因駕駛員看不到車后情況而發生車禍，讓駕駛員更安全的倒好車，從此不再需要多人協助倒車的“熱鬧”情況。
前視攝像頭
高級駕駛員輔助系統中的攝像頭系統可以分析視頻內容，以便提供車道偏離警告（LDW）、自動車道保持輔助（LKA）、遠光燈/近光燈控制和交通標志識別（TSR）。
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智能設計新時代 | optiSLang賦能HFSS實現智能優化
Ansys optiSLang
Ansys optiSLang是一款先進的仿真流程集成與設計優化（Process Integration and Design Optimization，PIDO）工具。optiSLang不僅僅是一款優化工具，實際上它是基于數學方法研究產品設計中的輸入參數和輸出響應，實現設計流程集成以及優化自動化，同時為數字孿生（Digital Twin）提供降階模型。optiSLang不僅優化產品性能，同時兼顧設計的魯棒性以及可靠性，最終達到穩健設計。
從簡單優化到穩健設計
3
optiSLang智能優化的關鍵技術
optiSLang的智能優化技術，首先是通過對設計空間的充分探索（DoE），建立最佳預測元模型，分析參數敏感度。基于對設計的充分理解，降低設計復雜度，軟件推薦給出最合適的優化算法。在整個優化過程中實現參數重要性自動篩選，優化算法自動推薦，以及魯棒性、可靠性評估。
optiSLang的智能優化技術
a
最佳預測元模型MoP
描述客觀事物的物理行為，通常有兩種途徑：
一種是基于實物的物理機理，建立理論模型即物理仿真模型；
另一種是基于先驗數據，建立經驗預測模型
optiSLang基于實驗設計數據對系統響應建立預測模型，這個預測模型稱為最佳預測元模型（MoP- Metamodel of Optimal）。MoP是建立在一系列實驗設計（DoE）采樣基礎上的，optiSLang提出一個預測質量的關鍵指標-預測系數（CoP - Coefficient of Prognosis）來評估對實際模型的預測質量。
展開 智慧醫院智能化設計說明，學習設計思路
最近會員群的讀者有咨詢醫院智能化系統如何設計的，點位如何規劃？需要設計哪些系統？設計思路是怎么樣的？今天分享一套醫院的智能化系統設計說明。
此套方案已經更新到VIP會員群，會員可以自行下載。
終將渡過成長的海
01
正文
醫院的智能化系統經過拆分包括6個子系統，即基礎信息設施系統、公共安全系統、設備運維系統、醫用專業系統、機房工程、智能化集成系統
醫院的智能化泛指通過醫療衛生對象的感知，醫療保健流程的標準化處置，以互聯網技術實現對象和流程的綁定，從而實現對象行為流程的全過程標準化管理，以達到提高醫療保健安全和醫療保健質量的目標，醫院的智能化系統經過拆分包括6個子系統，即基礎信息設施系統、公共安全系統、設備運維系統、醫用專業系統、機房工程、智能化集成系統，一個好的項目，前期的方案設計顯得十分重要，因為方案設計決定了項目的需求和設計范圍，可以為后續的設計階段提供良好的指導。
一、需求分析
項目分門診樓和住院樓兩部分建筑。
展開 車云智能座艙交互設計原則報告發布 | CC-1000T智能座艙評測體系
車云持續關注智能座艙領域的研究，行業首創的基于用車場景的《CC-1000T智能座艙評測體系 V3.0》就是我們進行智能座艙研究的重要工具。
通過對110+車型的智能座艙深度評測，以及峰終定律、設計心理學、用戶故事地圖、體驗五要素、智能座艙體驗“六脈神劍”等體驗與交互理論的深入研究與總結，車云對智能座艙的交互設計有了非常深入的理解與認知，我們整理與提取部分CC-1000T智能座艙評測體系的評測標準、評測場景、評測用例，編寫了《車云智能座艙交互設計原則》,希望幫助車企從產品設計源頭就能充分考慮從用戶體驗角度進行智能座艙的產品定義與功能定義，避免一些低級錯誤，如投入與產出不成正比、有技術無體驗的事情，最終提升智能座艙的全旅程體驗。
首先，讓我們先回顧下《CC-1000T智能座艙評測體系 V3.0》的用車旅程：
將以上八大旅程按照【一級-行動旅程】→【二級-觸點旅程】→【三級-交互旅程】逐級細分，最終形成用戶可以感知到的具體體驗。
以操作APP空調界面為例，高頻場景是用戶準備出發階段，在某些場所（家中、公司）進行遠程遙控，完成預設車內溫度的功能。因此用戶進行的APP的空調界面操作，操作的交互過程則會激發用戶對功能的底層需求。
經過對用戶的理論與實踐研究，人的底層需求可以歸納為“更便利”、“更多”、“更新鮮”、“更快”、“更安全”、“更美”，用戶總是圍繞著這六個底層需求對產品進行評價，概括為六個字則是“懶貪饞快活美”。
展開 IC設計，一文看完人工智能芯片設計挑戰及解決方案
最近幾年隨著人工智能芯片在中國雨后春筍般的蓬勃發展，人工智能芯片以其設計規模、設計復雜度和先進設計方式引領數字芯片設計行業。特別是3D IC的采用，使得人工智能芯片的性能功耗比又上了一個臺階。但采用最先進的設計方法進行復雜的芯片設計也往往伴隨著諸多挑戰。
人工智能芯片的一個重要設計指標是用TOPS（Tera Operations Per Second）Per Watt來衡量。人工智能芯片設計為了追求高能效比，在設計上除了會采用最先進的芯片制造制程，一般也會采用比較先進的芯片設計架構，比如最近幾年被高性能芯片設計廣泛采用的3D IC設計。
雖然3D IC設計目前還有很多挑戰，但其設計相對傳統的芯片封裝來說，芯片規模更大（支持3000以上pin腳），信號通道更短，支持HBM（High Bandwidth Memory）等，因此對芯片性能的提升是比較顯著的。
在芯片制程開發難度不斷加大和迫近制程極限的情況下，針對這種典型的人工智能芯片，會面臨如下挑戰。
首先是功耗噪聲。人工智能芯片一般功耗都比較大，在相同算力情況下，如果功耗小，無疑會更受市場青睞。如何在芯片設計階段降低功耗是AI芯片設計的一大挑戰。另一方面，AI推理或訓練芯片要求芯片能從功耗很低的休眠狀態（sleep mode）以極快的速度切換到功耗很高的全速處理狀態（operation mode），因此電源供電必須能提供這種瞬態切換所需要的大電流，不能出現供電過沖（overshoot）或塌陷(undershoot)而造成的電壓劇烈抖動。為防止這種情況的出現僅僅依靠芯片內部的電容是不足夠的，還必須審慎選擇interposer、封裝和PCB板上的去耦電容，以協同設計的方式來保證供電網絡（PDN）滿足瞬態電流消耗需求。
其次是HBM設計的挑戰。
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