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我們經常聽到用戶抱怨新硬件的性能和吞吐量達不到預期。對于習慣了高級軟件需求的工程師來說，這或許并不令人意外。畢竟，為仿真應用選購合適的硬件與為電子郵件或客戶關系管理 (CRM) 應用選購臺式電腦截然不同。您必須根據仿真需求來匹配處理器、內存、存儲和網絡。Ansys 工作負載對內存帶寬和計算能力都有很高的要求，而這些要求會因多種因素而異，包括數據集的大小和所使用的求解器。

電力電子HIL仿真設備調研 一、調研背景 隨著電力電子技術在新能源、智能電網等領域的深入應用，高校與科研機構對相關教學科研設備的需求日益增長。HIL（硬件在環）仿真器作為電力電子實驗教學的核心工具，其性能、適配性及性價比成為關注重點。

此外，擴展的ODD驗證覆蓋范圍也使仿真變得更加重要。這些解決方案可生成大量數據，以便在仿真和最終車輛中進行傳輸和處理。2024 R1版Ansys AVxcelerate Sensors自動駕駛汽車傳感器仿真軟件包含了一項重要的增強功能，可用于在結合仿真系統與真實系統的硬件在環環境中進行感知軟件測試。

云定制化功能使Ansys Fluent用戶能夠在求解速度和計算成本之間進行平衡，以滿足他們自己的特定需求。有些用戶可能面臨緊迫的期限，需要選擇最快的運行時間，而不考慮成本；而另一些用戶可能不需要快速獲得CFD仿真結果，并選擇較慢的解決方案運行時間，從而最大限度地降低硬件成本。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway使仿真用戶能夠自己做出明智的選擇。

例如，Danfoss Drives與客戶溝通，以了解他們的需求，并根據這些需求提供硬件在環（HiL）解決方案。他補充道：“通過Ansys，我們可以普及仿真并提高其可用性，以便客戶在一開始就能獲得合適的技術支持。”

在研究過程中，使用的軟件工具可以根據具體需求而有所不同，涵蓋了多個領域，包括計算流體力學（CFD）軟件、結構分析軟件、動力學模擬軟件、導航系統仿真軟件等。常用的軟件包括CATIA、ANSYS、SolidWorks、MATLAB等。這些軟件可以幫助進行飛機設計、模擬和優化。 需要注意的是，具體的研究和軟件選擇可能會根據不同的研究機構、公司或個人的需求而有所差異。

包括對仿真需求進行分解，并映射到不同的功能庫和參數庫，再根據仿真的具體要求配置生成仿真流程。 根據仿真需求分解出對應的仿真模型，例如，軟件定義網絡（SDN）技術要求控制面和用戶面分離，網絡功能虛擬化（NFV）要求網絡功能從專用硬件設備中解耦出來，UDN中提出的虛擬小區概念等。 根據模型生成仿真參數庫，包括系統規格、場景參數、各項技術的配置參數等。

（2）仿真計算：數字孿生的核心是基于大規模計算的仿真技術，仿真計算服務器可以實現復雜的多物理場、多學科領域的仿真計算任務，如流體力學仿真、結構力學仿真、熱仿真等。（3）軟件支持：數字孿生需要使用各種專業的仿真軟件和工具，仿真計算服務器可以支持多種仿真軟件和工具，如ANSYS、COMSOL Multiphysics、OpenFOAM等。

我們來了解一下Ansys Twin Builder基于仿真的數字孿生平臺如何用于虛擬驗證，并幫助加快電動汽車技術的上市進程，以滿足汽車制造需求。 虛擬模型為早期驗證鋪平了道路在傳統的設計工作流程中，OEM廠商通常默認采用孤立的方法來開發車輛軟件和硬件。

圖22.1 PCA介紹對于很多CAE仿真用戶來說，需要盡量選用最新最合理硬件配置來進行仿真求解，同時需要盡可能地共享軟件和硬件資源。

仿真驅動設計縮短開發周期40%以上，避免硬件返工。參賽作品一覽

它可以使用 C/C++ 代碼生成器來生成高效的代碼，并提供基于 FPGA 或 SoC 的硬件實時目標支持。（2）ANSYS Twin Builder：ANSYS Twin Builder 是一種數字孿生仿真工具，可用于設計、優化和驗證復雜系統。它可以在不同的硬件平臺上運行，并提供實時仿真和多物理學仿真的功能。

對于企業而言，DDR已不只是硬件連接的一部分，更是決定系統性能與穩定性的關鍵環節。與此同時，SI驗證的重要性也被推向前所未有的高度。然而，DDR高速設計的挑戰并不只來自技術本身。隨著速率提升，單位時間窗口持續縮小，微小的反射、串擾、抖動甚至電源噪聲，都可能直接影響系統穩定性。與此同時，多通道、多Rank、多顆粒的復雜拓撲，以及更高精度的建模需求，使得DDR仿真從單點驗證升級為系統級工程。

Ansys Cloud是Ansys基于Azure打造的仿真高性能計算云服務，近日將自動升級計算服務器硬件配置以提供使用當今最新AMD芯片的能力。 全新Azure HBv3 虛擬機專為加速CAE仿真工作流程而設計，采用搭載AMD 3D V-Cache技術的第3代AMD EPYC處理器，讓高性能計算實現前所未有的性能提升。

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車輛動力學仿真算法：用于模擬裝甲車輛的運動特性、操控性能和行駛穩定性，常用的算法包括牛頓-歐拉方法、迭代方法等。防護性能評估算法：用于計算裝甲車輛的防護能力和抗彈性能，包括彈道計算、材料特性模型等。對于計算設備硬件配置的要求，裝甲車輛工程專業的計算需求通常較高。

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事實證明，Lumotive的本地計算資源不足，因此他們開始為仿真需求尋找新的解決方案。Lumerical在AWS EC2上的HPC解決方案Lumotive考慮過多種HPC解決方案來加速大規模仿真，但最終他們決定采用由Ansys Lumerical FDTD提供支持的亞馬遜云科技（AWS）上的云解決方案。

Taber表示：“重要的一點是，我們的仿真合作伙伴不僅要滿足我們在相關物理場仿真方面的需求，而且還要滿足在系統層面上的多物理場相互作用和耦合的需求。