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今日16:00，Ansys官方『Discovery Modeling：幾何建模、清理及腳本自動化』研討會將為您介紹幾何創建、模型清理、以及腳本自動化等關鍵方法，幫助用戶提升前處理效率，縮短仿真準備周期。

腳本功能介紹 - Discovery Modeling 的腳本能力，以及如何借助腳本實現重復性前處理工作的自動化，提高標準化水平與建模效率。

4/10 | Discovery Modeling：幾何建模、清理及腳本自動化主題簡介：本次 Webinar 聚焦 Ansys Discovery - Model 在仿真幾何前處理中的應用，圍繞工程師在模型準備階段最常見的幾類需求，系統介紹幾何創建、模型清理、以及腳本自動化等關鍵方法，幫助用戶提升前處理效率，縮短仿真準備周期。內容大綱：1.

3、 安裝步驟（1）安裝顯卡驅動 為了同時滿足學習、工作和娛樂，需要將P100從TCC（Tesla Compute Cluster，顯卡只能計算）模式切換到WDDM（Windows Display Driver Model，允許顯卡進行圖形顯示和計算），因此顯卡驅動版本不能太高也不能太低（Discovery 2025要求456.38版以上）。

腳本功能介紹 - Discovery Modeling 的腳本能力，以及如何借助腳本實現重復性前處理工作的自動化，提高標準化水平與建模效率。

>本次 Webinar 聚焦 Ansys Discovery - Model 在仿真幾何前處理中的應用，圍繞工程師在模型準備階段最常見的幾類需求，系統介紹幾何創建、模型清理、以及腳本自動化等關鍵方法，幫助用戶提升前處理效率，縮短仿真準備周期。

數字工程技術與并行工作流程結合，以減少成本高昂的原型設計，促進跨職能協作并加速產品上市進程主要亮點 Ansys 支持 SimAI? 云計算的人工智能解決方案現在允許用戶擴展訓練數據，以在后處理過程中獲得更深入的洞察 Ansys System Architecture Modeler（SAM）? 中的新功能包括支持 SysML v2，這不僅可通過在團隊之間建立更緊密的聯系實現更優化的產品設計以及顯著的時間節省

StructuralTransient ThermalTurbomachinery FluidFlow曰Component Systems ACP(Post)ACP(Pre) AutodynBladeGen CFXCFX(Beta)ChemkinDesignLifeDiscovery

Ansys Discovery?軟件中的Discovery驗證智能體（Validation Agent ）目前正處于早期客戶評估階段，其運用基于數十年工程專業積累的智能體AI，利用情境智能和行業最佳實踐主動識別設置問題，使工程師能夠滿懷信心地加快進度，避免代價高昂的錯誤，并從一開始就實現更高性能的設計。

今日16:00，Ansys官方『Discovery Modeling：幾何建模、清理及腳本自動化』研討會將主要介紹Ansys CFD 2026最新版本在電動垂直起降飛行器(eVTOL)產品解決方案中較前期版本的重要提升。

現在還加入了PySTK?和PyChemkin?，這不僅為Ansys解決方案提供了支持工作流程自動化的Python接口，還提高了應用的生產力和效率 在全新基于Web的、完全協作式解決方案Ansys medini? Cybersecurity SE中實現威脅分析和漏洞管理的自動化，從而降低信息安全風險 通過基于Web的SysML v2平臺Ansys System Architecture Modeler

1、ANSYS Design Modeler（DM） 后面簡稱DM，屬于ANSYS Workbench的原生模塊，妥妥的親兒子，從Workbench1.0版本就一直存在。不過個人感覺自從ANSYS收購了SpaceClaim之后，DM越來越不受待見了（已經連續好多年沒有功能更新了）。

此次新發布的學生版軟件可讓學生免費使用Ansys行業領先的Electronics產品線，進一步豐富且多樣化現有的學生產品，諸如Ansys Mechanical、Fluids、Discovery和SCADE產品。

使用軟件包含：Ansys Discovery, Ansys Mechanical。

Yeh DY, Cheng CH, Hsiao SC (2011) Classification knowledge discovery in mold tooling test using decision tree algorithm. J. Intell.

(https://www.aminer.cn/pub/53e9a5afb7602d9702edacce/arnetminer-extraction-and-mining-of-academic-social-networks) In Proceedings of the Fourteenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery