智能建模的案例
【產品】智能數據建模軟件DTEmpower 2023R1新版本功能介紹
對此，DTEmpower 2023R1版本推出了一鍵式、零基礎、可定制的向導式建模模塊，幫助用戶快速上手，并過渡到數據建模專家。
圖7 一鍵完成數據挖掘全過程
圖8 可過渡至專業建模模式
圖9 支持行業專屬的數據挖掘工具定制
DTEmpower更多詳細介紹及軟件試用申請，請點擊“DTEmpower——智能數據建模軟件”，前往查閱。
【新聞】智能數據建模軟件 - DTEmpower 2022R1版本發布
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，讓用戶可以聚焦于業務而不是疲于數據分析，充分發揮數據的價值。在DTEmpower 2.1的基礎上，經過迭代研發，于2022年1月正式推出DTEmpower 2022R1版本。
相比于上一個版本，DTEmpower 2022R1在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括：
① 數據管理全新升級；
② 流程搭建效率大幅提升；
③ 數據建模全流程完善；
④ 數據庫直連功能支持。
圖1 智能數據建模軟件DTEmpower 2022R1正式發布
數據管理全新升級
新版本的數據管理中支持全新的表格前處理操作，既覆蓋有通用表格操作與快捷鍵，又針對性地面向數據分析搭載附加功能。嚴謹的變量格式設定，靈活的數據核查與處理，強大的變量賦值功能，零代碼也能輕松實現數據分析。
展開 面向數字孿生戰場的智能體建模框架構建
與對抗性弱和邊界明確的工業應用環境不同，軍事作戰場景具有強對抗性與高度不確定性，邊界條件不清晰，采用傳統的規則式建模方法無法覆蓋所有可能情況，因此需采用智能化方法構建具備自主決策能力的行為模型，從而在規則無法覆蓋時，通過基于態勢的自主研判與自主決策，逼真模擬實戰中的作戰決策。
智能博弈技術以強化學習為主要技術途徑，通過構建虛擬對抗環境以及博弈智能體模型，進而在對抗環境中通過智能體產生的反饋信息來進行模型的自主決策能力的學習優化。近年來，智能博弈技術發展迅猛，在星級爭霸2和Dota 2等實時策略對抗游戲中戰勝人類職業選手，并且在軍事領域的單機空戰虛擬對抗中戰勝了人類飛行員。因此，利用智能博弈技術解決軍事自主決策問題是可行的。
智能博弈技術以強化學習為主要技術途徑，先構建虛擬對抗環境，再對博弈智能體模型進行構建，進而在對抗環境中通過智能體產生的環境反饋信息來進行模型的學習優化。
本文聚焦數字孿生戰場中的實體行為智能決策模型構建問題，提出了面向強化學習的智能體建模框架。首先，介紹了數字孿生戰場的概念及其發展現狀；然后，分析了基于智能博弈的行為決策技術的發展及其在數字孿生戰場中應用面臨的問題；接著，提出了智能體建模框架；最后，對智能博弈技術在數字孿生戰場中的應用前景進行了展望。
展開 智能數據建模軟件DTEmpower 2023R2新版本功能介紹
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
一、DTEmpower功能特色
● 豐富且先進的智能算法
● 便利的圖形化數據建模流程搭建界面
● 數據分析建模全流程覆蓋
● 專業且靈活的數據可視化探索
● 低學習門檻
● 國產自主可控
二、版本更新介紹
DTEmpower 2023R2在軟件功能和操作體驗上均實現了升級：
● 模型可視化功能豐富
● 時序數據分析算法提升
● 用戶自定義數據處理算法支持
● UI交互界面升級
圖1 智能數據建模軟件DTEmpower 2023R2啟動界面
1）模型可視化功能豐富
DTEmpower 2023R2版本豐富了對數據清理、數據聚類、數據降維、數據變換等多種算法模型的可視化功能。此類數據預處理及特征工程算法的正確使用可以大幅提升數據建模的精度效果。
展開 
【產品】智能數據建模軟件 - DTEmpower 2022R2版本新功能詳解
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，提供了從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，讓用戶可以聚焦于業務而不是疲于數據分析，充分發揮數據的價值。相比于上一個版本，DTEmpower 2022R2在軟件功能和操作體驗上均實現了升級，具體包括：
新增時間序列工具包；
新增軟件啟動歡迎頁；
優化數據可視化交互式配置；
優化大數據集上傳及加載性能。
圖1 智能數據建模軟件DTEmpower 2022R2正式發布
新增時間序列工具包
新版本算法工具箱新增一系列應用于時間序列分析的工具節點，完成了包含差分整合移動平均自回歸模型ARIMA、指數平滑ES等線性時間序列預測算法的集成，可實現完整的時間序列數據預處理、算法建模、預測應用等工作，進一步拓展了用戶的使用場景。
圖2 時序預處理：數據集時間切片、缺失值填補、重采樣等功能一鍵觸達
圖3 時序預測算法：集成6類線性時間序列預測算法，搭配交互式超參配置及超參優化
圖4 時序模型應用：支持參數預測及置信區間可視化、模型更新、模型調用等一站式解決
新增軟件啟動歡迎頁
為降低新用戶上手難度、優化軟件使用體驗，新版本DTEmpower客戶端推出了啟動歡迎頁，其中內置用戶使用幫助、示例項目模板、歷史項目快速打開以及舊版本項目自動升級等功能。
展開 2分鐘極速建模！AI+CATIA打造“會進化”的智能設計助手
也就是說，工程師用得越多，這個智能建模助手就越懂你的設計意圖和操作習慣，建模效率和質量也會隨之不斷提升。
用戶通過自然語言指令，實現自動修改數模尺寸
在本次重慶會議的實操演示中，迅筑AI賦能訓練平臺展現出的，并非只是一個單純的自動化工具，而是一個會思考、能學習、懂設計意圖的智能伙伴，它正重新定義工程設計的未來形態。
即刻揭秘！解鎖工程AI “超能力” 的更多可能
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版權聲明：本文為CSDN博主「迅筑科技-RPT」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/RPT_TECH/article/details/158429375
展開 智能數據建模軟件DTEmpower 新版本發布
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R1版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R2版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R2版本相比R1主要更新：
一、智能檢測功能
新增智能檢測功能，可自動對數據進行白噪聲、平穩性、季節性和異方差性檢測。在輸出結果中，針對不同的檢測方法，智能檢測提供了對應的檢測結論、P值、差分建議以及后續的時序預測算法推薦，無需用戶進行繁瑣配置。
此外，點擊不同的檢測方法，下方會展示檢測方法對應的繪圖，包括原始數據與移動平均圖、自相關圖、差分時序圖和譜密度圖等，提升檢測結果的可讀性。
二、時序數據展示新增繪圖設置模塊
在時序數據展示頁面，引入繪圖設置模塊，用戶可靈活配置，包含變量選擇、標簽格式、時間范圍、時間間隔等參數，便于洞察數據規律及報告編寫。
三、時序預測算法升級
■ 新增autoARIMA，ARIMA算法配置分為自動模式和專業模式，用戶可以根據需要進行配置；
■ 新增周期自動識別與計算能力，無需用戶手動輸入周期；
■ 優化超參數配置體驗，通過簡化參數邏輯、降低調參門檻；
■ 豐富了時序算法的可視化后處理功能，用戶可結合圖像預覽進行調參，提升算法的準確性。
四、時序模型對比功能
新增時序模型對比功能，用戶可在同一界面比較多個時序模型，以評估不同模型的擬合和預測精度。這一功能簡化了模型選擇過程，提高了預測分析的效率和準確性。
五、數據庫導入數據集功能接入
在支持導入xlsx和csv文件的基礎上，新增支持從數據庫(包括MySQL、達夢數據庫)導入數據集。拓寬了數據集的來源，滿足了更多業務場景的需求。
展開 智能數據建模軟件DTEmpower 2025R3版本發布
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R2版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R3版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R3版本主要更新：
一、新增趨勢分析功能
數據管理模塊新增時間序列分析板塊，可從中進入趨勢、突變分析功能。該功能內置曼肯德爾檢驗等分析方法，專門用于檢驗時間序列數據中的趨勢特征，適配于金融、氣象、工業時序分析等場景。
支持用戶根據數據特性自定義選擇時間變量、序列變量及顯著性水平，滿足不同分析精度需求；執行分析后，可在統計分析頁面一鍵查看包含趨勢分析圖、序列 / 時間變量匯總、假設、結果與結論的完整報告，高效完成時間序列數據的趨勢研判。
二、新增突變分析功能
數據管理模塊的時間序列分析板塊同步新增突變分析功能，集成曼 - 肯德爾檢驗（序貫）核心算法，區別于整體趨勢檢驗，可精準追蹤趨勢演變過程并識別突變點，廣泛適配氣候學、水文學、生態學等突變檢測場景。
支持自定義選擇時間變量、序列變量及顯著性水平，執行分析后可在統計分析頁面查看包含突變分析圖、UF-UB 統計量折線圖、序列 / 時間變量匯總、假設與結果的完整報告，精準定位時間序列數據的異常突變節點。
三、新增質量控制功能
數據管理模塊新增質量控制板塊，內置 I-MR 圖質量控制核心方法，由單值控制圖（I 圖）和移動極差控制圖（MR 圖）組成，適配連續變量的過程穩定性監控與異常識別。
展開 面向MBSE的一體化智能建模與仿真語言：X語言
基于
DEVS
，借助其仿真框架對于多領域模型的統一能力，將連續模型、智能體模型的仿真統一到離散事件仿真框架下。通過搭建解釋器，實現將模型解釋為可直接由底層仿真框架進行仿真的可執行代碼。
X
語言既支持圖形化設計，同時也提供全套文本。我們對
SysML
的圖進行了文本化描述，再參考
modelica
，
DEVS
等典型建模語言、軟件的架構以及風格，構建了
X
語言的連續和離散模型建模文本，在此基礎上，通過增添對于智能體模型和神經網絡模型的描述，實現了語言對復雜智能模型的描述能力擴充。
XDEVS
建模理論以及
X
語言規范是兩大核心。
2.1 XDEVS
建模理論
XDEVS
是基于
DEVS
建立的連續離散混合系統建模規范，能夠支撐通用的三種連續離散混合模型的建模和仿真。分別為：以連續為主的混合模型，以離散為主的混合模型和第一類第二類混合模型不斷交互的混合模型；
XDEVS
規范由
couple
、
atomic
、
state
三個層級構成。通過定義連續狀態的概念，在組件層級定義了
state
和
continuous state
兩種類型，分別提供對離散狀態和連續狀態的建模。以此為基礎，遞歸向上到
atomic
和
couple
模型，實現對三種類型的混合模型的建模和仿真。
展開 智能數據建模軟件DTEmpower2025R1新版本功能介紹
DTEmpower是天洑軟件自主研發的一款智能數據建模軟件，能夠深度挖掘分析工業領域中的仿真、試驗、測量等多元化數據，幫助用戶構建高品質的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警以及設備狀態監測等工程應用。軟件內置圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等關鍵環節提供了豐富的AI算法支持，具備從模型搭建到模型管理與部署的一站式解決方案，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
一、功能與特色
■ 向導式建模：用戶無需具備編程能力，也不用深入了解算法細節，僅需一次點擊即可獲得數據模型。
■ 工業Excel Plus：除數據編輯、公式錄入和格式轉換等基礎操作外，軟件支持更復雜的統計與數學操作，幫助用戶高效完成特征工程和數據分析。
■ 人工智能和機器學習：軟件提供異常點識別、聚類、降維、敏感性分析、回歸、時間序列等全環節的機器學習算子，支持數據模型與機理模型的多源融合。
■ 工程應用基因：針對工業設計數據的“小數據集”“數據分布不均”等特點，獨創算法AIOD與AIAgent可實現智能清理與訓練，用戶無需費時調參，一鍵獲得“最優”模型。
■ 模型部署應用：導出.dt格式的數據模型支持管理和獨立運行，以WebAPI的形式被第三方工具和平臺調用，實現端到端的數據模型應用。
二、亮點功能
DTEmpower 2025R1（以下簡稱DT25R1）面向離散制造業的聯合仿真場景，新增時序代理模型構建功能，此外在AutoML（自動化機器學習）、特征提取、軟件易用性方面均有顯著提升，具體包括：
1.
展開 教程 | 智能機器人建模全流程
(注意;使用一點收斂時應該注意一個端點位置的控制點的連續性的情況.
5.接下來就是對機身和頭部的銜接處進形銜接操作,使用銜接曲面
命令進行銜接,觀察實物圖,這里是有一個分離的趨勢,所以可以不用做的非常順,一點點的凸起后期使用倒圓角命令可以消除.
6.智能機器人顯示部分是一個圓形,而我們曲面建模不是圓形的,所以我們需要建立一個圓形
使用銜接曲面進行約束邊緣造型,讓他變成一個圓形即可,(注意;這里邊緣使用銜接曲面命令切記不是被分割后的邊緣,一定要是原生邊緣才可以.)
7.接下來進行輪胎部分的建模建模,根據front視圖繪制一個大小合適的圓形
移動復制出一個,兩者之間繪制一段直線調節增加控制點,調節出一個圓弧一樣的趨勢,然后使用雙軌掃掠進行曲面建模,(注意;這里沒有使用圓柱倒圓角來達成造型建立,這樣后期就沒有辦法細化.)
8.接下來就是對于輪胎和機身之間的一個連接處理,使用直線切出多余部分的機身,再將輪胎部分炸開,這樣兩者之間使用混接曲面
命令建立連接曲面,混接時如果發現邊緣大小不是一樣的,可以使用邊緣分割變成一段一段的進行混接曲面操作(注意;這里使用混接曲面做出連接處,機身切出需要很大的一個空間去進行混接,所以直線切個可以多切一些也沒有關系.)
9.這樣機身與輪胎的混接連接趨勢就做出來了,接下來是對細節方面的刻畫,選擇頭部曲面隱藏
多余的曲面,組合使用加蓋命令進行封面操作 ,然后使用偏移曲面對曲面進行加厚處理 ,然后對于尖角處使用倒圓角命令圓潤化處理即可
展開 
智能座艙聲振建模技術：HVAC噪音傳播與多孔吸聲材料
這意味著可以將座椅和其他吸收的表面建模為重空氣或真實的多孔材料，而機艙的其余部分則以常規的空氣流為模型。
綜述
CFD和聲學耦合仿真為HVAC致機艙噪聲問題提供了一種解決方案，并通過優化的源建模和數據傳輸，同時將流量和聲學角色保持在自己的平臺上。可以有效地考慮機艙性能，而無需增加CFD解決方案的開銷。'
原文來源于SIEMENS博客，作者Korcan Kucukcoskun和Jonathan Melvin
【技術】天洑數據建模實施案例集錦(6) - 船體型線智能設計
傳統的船型設計方法經歷了手工設計、CAD輔助設計和CAD輔助設計+CFD技術評估的發展過程，但傳統設計方法的自動化和智能化程度不高。借助于智能的一體化設計優化平臺，以性能參數為目標，能夠有效快速尋找“最優”設計方案。
問題與挑戰
1. CAD輔助設計的船型設計方法嚴重依賴設計人員的設計經驗，并且需要多輪水池試驗進行驗證，人力物力成本較高；
2. 引入CFD進行設計方案評估能夠節省一定的人力物力成本，但是單次評估時間較長，并且自動化程度較低；
3. 用代理模型替換CFD，基于代理模型的優化設計方案能夠大大縮短設計周期，但是代理模型的精度影響著設計方案的最終效果。
解決方案
由于傳統船型設計方法的自動化和智能化程度較低且評估時間較長，因此利用一體化的設計平臺，并且采用基于代理模型的優化設計方案，以提高設計方案的自動化、智能化程度。同時為了提高代理模型精度，綜合采用HDDV高維可視化、HierarchicalStratify分層分類、ROD異常點清理以及AIAgent智能訓練算法等多種核心技術用以輔助船體型線的智能化設計，目前這些核心技術已經集成在天洑自研的數據建模軟件平臺DTEmpower之中。
圖1 船型智能優化設計解決方案
1. 借助于參數化建模工具提取母型的幾何特征，并利用CFD仿真工具得到用于數據建模的仿真數據集；
2. 考慮到CFD工具的運行速度限制導致生成的數據集規模通常較小，這會影響數據模型的精度。
展開 達索系統第7代解決方案3D UNIV+RSES——釋放企業數據潛能，擁抱更值得信賴的工業AI
?
AI浪潮席卷全球，我們的客戶正站在變革與挑戰的十字路口：貿易格局瞬息萬變，人工智能帶來顛覆性沖擊，數據規模呈爆炸式增長。最新研究顯示，75%的首席執行官深知AI的巨大潛力，已將AI列為年度核心戰略重點。但現實是，多數企業的AI投資仍難見實效，企業依然在尋找真正適配的工業級AI解決方案。
達索系統第7代解決方案3D UNIV+RSES
達索系統重磅推出 3D UNIV+RSES 解決方案，專為尋求業務深度轉型的行業領導者而生。這是一款以 AI 驅動創新突破、構筑企業核心競爭力的實戰型工具，能將海量數據轉化為可落地的行動指南。我們不把 AI 當作跟風的技術熱點，而是讓它真正成為驅動企業業務增長的核心引擎。
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簡單來說，3D UNIV+RSES將人工智能、三維建模、仿真分析與現實場景數據深度融合，打造一體化智能平臺。我們不止提供AI技術賦能，更聚焦交付可落地的業務價值，助力客戶構建長期且不可替代的核心競爭優勢。
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零件建模：基于CATIA V6的智能建模新體驗
AI讓零件建模更高效、更精準，四大核心場景全面覆蓋設計需求。
1.基于點云的零件智能建模
拿到點云數據不用愁！AI全程助力逆向設計，快速還原零件三維結構，讓復雜曲面、精密輪廓的建模工作事半功倍。
2. 基于歷史經驗的智能建模
除了點云數據，工程師的設計思路也能被AI“讀懂”。
展開 成功案例丨AI 賦能智能熱預測：依托降階建模，實現孔探儀高效便捷安裝
關于 Altair 澳汰爾
Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，服務于16000多家全球企業，應用行業包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。
近期，Altair被全球工業軟件領導者西門子收購，成為西門子數字化工業軟件(Siemens Digital Industries Software)旗下成員，進一步鞏固西門子在仿真和工業人工智能領域的全球領導者地位，其技術正與西門子Xcelerator解決方案進行深度整合。
欲了解更多信息，歡迎訪問：
www.altair.com.cn
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