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借助組合式仿真和測試方法加快重型裝備工程數字化轉型。法規條款不斷演變、人口和相關需求（食品、住宅、能源）增長、勞動力短缺以及越來越多樣化的工作環境，這些趨勢都在重塑重型裝備行業。這些市場動態對所有子行業的工程部門，無論是農業、建筑、采礦還是材料處理，都構成了挑戰。工程師面臨著開發創新而富有競爭優勢的技術并快速將產品推向市場，同時保持質量和成本標準的壓力。

除此之外，還討論了虛擬車輛開發和測試、仿真傳感器開發、創建虛擬工作環境的最新進展，并展示了如何利用 Simcenter? 軟件（屬于西門子旗下綜合性、集成式軟件和服務 Xcelerator? 產品組合的一部分）實現此類仿真技術的有效和流暢整合。面向重型裝備工程師的 MBSE基于模型的系統工程 (MBSE) 是開發自動駕駛車輛的完美選擇。

圖4 35 t級重型商用車加速性能分析圖5 49 t級重型商用車加速性能分析基于所設計的分布式驅動系統，重型商用車的爬坡性能也得到顯著提升。

您的重型裝備工程能否跟上不斷增長的全球行業復雜性趨勢？可精確預測性能的工程能夠加快開發高級重型裝備，以滿足客戶需求。此信息圖概括介紹重型裝備制造商如何使用預測式性能工程軟件將行業復雜性轉化為競爭優勢。物理場仿真如何在滿足政府排放和安全法規的同時保障機器性能？利用先進而全面的多物理場仿真，一次性實現強大而正確的設計。

重型裝備工程的數字化轉型優勢在仿真得到應用之前，重型裝備工程不得不依靠樣機和物理測試來驗證設計。如今，西門子的預測式性能工程解決方案可將多物理場設計、仿真、測試和現場數據分析整合到統一、互聯的工作流程中，從而能夠以更低的成本更快生成精確的結果。注冊下載本電子書，了解數字化轉型可為如今在全球市場中角逐的制造商提供哪些優勢。

本白皮書探討了仿真解算方案（貫穿從概念構想到自動機械實現整個過程）可為重型車輛行業設計師和工程師帶來的益處，還討論了虛擬車輛開發和測試、仿真傳感器開發、創建虛擬工作環境的最新進展，并展示了如何利用 Simcenter? 軟件（屬于西門子旗下綜合性、集成式軟件和服務 Xcelerator? 產品組合的一部分）實現此類仿真技術的有效和流暢整合。

重型裝備都是在世界上極為惡劣的環境中運行，所以從結構完整性和耐久性的角度來看，重型裝備堪稱設計要求嚴苛的車輛類型。下載本白皮書，了解完全集成式 3D 仿真 CAE 解決方案以及真實數據收集和測試軟件包如何幫助重型裝備 OEM 以更低成本和更快速度將高質量的新產品推向市場。

其他有關數字孿生、基于模型的系統工程（MBSE）和數字工程的更新包括： Ansys CoSim，一款全新的分布式協同仿真產品，通過協調的工作流程連接多個系統級工具，使每個子系統都能在其原生環境中運行，同時無縫交換數據。其同步算法支持獨立的時間步長，以實現快速、準確的多物理場驗證，從而提高互操作性，并在系統仿真、MBSE和自動駕駛開發中加速系統級分析。

開放平臺可用于創建、部署、管理和使用電子數字孿生（eDT），在電子、軟件和系統之間建立全新的集成式協同工程范式 預集成了新思科技及生態系統合作伙伴的解決方案，結合管理與運維能力，為團隊提供開箱即用的云端環境，降低開發成本、提升產品質量并加速創新 平臺初期聚焦高價值的汽車應用場景，使 OEM 能夠在硬件可用之前完成高達 90% 的軟件驗證，顯著縮短整車開發周期新思科技（Synopsys

機械制造商在制造更加智能、靈活、可配置和自動化的工業設備方面困難重重。克服這些困難需要更加高效的機器制造與設計方法，即智能性能工程。智能性能工程包含三種主要功能：1. 多物理場仿真2. 集成式設計和仿真3. 閉環驗證本白皮書重點探討第二方面，即集成式設計和仿真。

重型裝備工程師需要不斷改進和優化裝備設計，但他們如何才能更快完成正確的產品設計，從而滿足項目和產品目標呢？預測式性能工程的業務潛能巨大，能夠助力企業解鎖新的創新和性能水平。

微軟Azure AI基礎設施副總裁Nidhi Chappell表示：“我們很高興能夠與Ansys合作，繼續為其客戶開發和集成創新型AI解決方案。Microsoft Azure AI Foundry與AnsysGPT的集成，使工程師能夠快速訪問關鍵信息，并利用Ansys深厚的工程專業技術來提高生產力并加速創新。”

通過集成Ansys Twin Builder，東芝電子元件及存儲裝置株式會社開發出一種解決方案，通過創建基于模型的開發（MBD）技術Accu-ROM來簡化該流程。Accu-ROM與數字孿生技術結合使用，可在半導體器件集成到系統中時加速熱和EMI特性的仿真與驗證。

作為自收購完成以來的首個重要 Ansys 產品發布，R1 帶來了： 全新的人工智能智能體與生成式人工智能仿真能力，包括 Ansys Mechanical? 軟件中的 Mesh Agent 新功能；Ansys GeomAI，一款用于生成、評估和細化幾何概念的全新解決方案；以及 Discovery Validation Agent，一個能利用上下文智能與行業最佳實踐主動識別設置問題的人工智能智能體合作伙伴

未來HyperMesh將進一步強化AI驅動的建模與仿真能力，借助幾何深度學習與機器學習算法，實現復雜模型的自動識別、網格的智能生成與優化，甚至能基于歷史仿真數據進行預測性分析，幫助工程師提前規避設計風險，進一步縮短設計迭代周期。同時，結合GPU加速技術，實現大規模復雜系統的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。 第二，多物理場仿真的一體化集成。

集中式驅動主要是將內燃機替換為動力電池和一臺驅動電機，并進一步將傳統車輛的減速器、差速器與驅動電機進行集成化設計，而形成集中式車橋式驅動系統方案；分布式驅動采用驅動電機直接驅動車輪，驅動輪之間也沒有差速器，簡化了車輛結構但提高了控制系統的復雜程度。為簡化車輛結構，提高空間利用率，某四軸純電動重型卡車采用分布式輪轂電機驅動式結構，整車主要結構參數如表1所示。

Ansys技術利用通用場景描述（OpenUSD）與Omniverse技術無縫集成，從而在各種仿真應用中實現可訪問、流暢的工作流程。通過直接從Ansys界面利用Omniverse平臺功能，團隊能夠加速創新，直面挑戰，并在研究中取得突破。該協議可確保各種計算機輔助工程（CAE）工具之間的無縫互操作性，從而實現統一、高效的工作流程，這對于大型CFD應用至關重要。

利用大規模計算加速仿真 Ansys 2023 R2使用戶能夠運行大型仿真任務，并幫助他們突破高性能計算（HPC）的硬件容量局限——無論是在本地還是在云端。增強型求解器算法利用GPU加速仿真。在Ansys 2023 R2中，流體系列產品使更多工業仿真能夠在原生GPU上運行，從而大幅減少求解時間和總功耗。

下載本白皮書，詳細了解重型裝備制造商可如何利用高級仿真解決方案告別昂貴的物理原型測試和驗證。

通過完善的人眼傳感器模型，Speos提供了針對亮度和沉浸式360度觀察器結果的人眼視覺算法。使用生理學人眼視覺建模，設計人員可以優化顏色、對比度、和諧度、光均勻性和強度，同時還考慮包括晝夜視覺在內的環境照明條件，從而提高顯示器的視覺感知質量。利用仿真驅動的設計提高效率Speos的另一個有益特性是其廣泛的光學庫，其中包括超過4200種光源和材料樣本。