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5月20日16:00，Ansys官方『從仿真到自動化-PySpeos介紹』研討會將基于Speos與Python講解光學仿真自動化，詳解工具配置方法與工程落地實戰。感興趣的下滑預約學習??時間：5月20日（星期三），16:00-17:00內容簡介：1. PySpeos 架構介紹 2.

伴隨技術的進步，模塊化的系統和組件越來越精細，用起來更加方便，給工程師的設計和功能實現帶來了很大便利，同時對工程師的知識面也帶來了更大的挑戰，工程師需要了解學習和使用的知識越來越多，以下便是自動化工程師最常用的幾大知識點，大家覺得對不對呢？一 電工知識哪一個技能是電氣工程師最基礎的也是最重要的？

仿真自動化從原理上來說，分為設計、仿真分析流程（業務過程）自動化和設計、仿真軟件自動化。前者是將設計、仿真分析流程封裝成模板，控制代碼驅動模板自動執行。后者則是為設計、仿真軟件開發接口，控制代碼通過軟件接口驅動仿真軟件自動執行。

任務添加完成之后，軟件自動回到“自動化：任務管理器”界面，可以看到，任務前面有綠色的勾，而且進度條為空，則表示隊列式仿真任務已經完成。可直接雙擊相應的項目，進入仿真環境，查看或分析仿真結果。對于有綠色進度條的仿真項目，則是當前仍在計算的仿真項目，需要等待其仿真完成，再進行結果查看。NCSIMUL Automation自動化仿真模塊，可極大的優化大項目仿真慢的問題。

- 熟練使用 OpenModelica 工具：學習安裝、配置并高效運用 OpenModelica 開展建模與仿真任務。 - 構建電氣工程模型：使用 OpenModelica 庫與工具創建、仿真并分析電路及電氣系統。 - 應用高級建模技術：運用函數、算法、連接器等高級功能，開發復雜模型與仿真系統。

然而，傳統仿真流程腳本復雜、難以監控、依賴人工操作等局限，已成為制約企業研發效率的瓶頸。本期案例分享將圍繞某知名汽車制造企業的仿真自動化需求，深入剖析神工坊^?如何為其打造 AutoCAE 汽零自動化仿真云平臺，實現垂直專業仿真效能的跨越式提升。

Ansys DDR Plus——全自動化的DDR協議SI仿真軟件面向高速DDR設計的自動化SI仿真平臺，智能識別DDR協議通道，一鍵完成建模與仿真，顯著縮短DDR的Sign-off周期。

SKF高管在Level Up 3.0工程仿真會議上介紹了SKF軸承APP應用 SKF Bearing是通過Ansys應用定制化工具包（ACT）開發而成，該工具包通過創建定制化指導流程（被稱為“向導”），使團隊能夠實現工作流程的自動化。這些向導為用戶提供了可訪問的分步式界面，并針對選定的任務和程序來定制應用。

亟需建立一套全新的高效、精準且經濟的自動化仿真解決方案。使用工具Fluent, Ensight, Discovery最終成果RapidOctree生成網格展示依托高效穩定的LeakShield 與 RapidOctree網格技術，構建了前處理到后處理的自動化仿真流程，將前處理效率提升超80%。研究確立了誤差低于3%的快速仿真標準與高精度驗證新思路。

基于Catia和Abaqus的一種通用參數化建模及自動化仿真分析方法 自動化仿真分析和結構參數優化的功能，通常均需要通過腳本程序實現。然而，對于不同拓撲結構的產品，仿真分析中需要加載/約束的位置通常會有所不同，使得實現自動化仿真的程序很難做到通用。因此，當產品結構的拓撲構型變化時，自動化仿真程序也需要相應的修改，程序不具有通用性。

在這種情況下，通過使用 RecurDyn 和 C# 編寫自動化程序來解決這樣的問題，可縮減仿真模型的求解時間。通過定制開發，可有效地對鏈節的各種形狀、鏈輪的安裝角度以及鏈輪和銷間的公差進行建模、仿真和分析。

大功率電氣設備的一個主要問題是熱管理。借助 COMSOL Multiphysics 仿真軟件，我們與 BLOCK Transformoren- Elektronik 公司共同開發了一個包含了所有重要細節的模型，用于模擬大功率電氣設備傳熱。為了運行此仿真模型，我們不得不利用包含 混合建模 的高性能計算。

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格物云CAE 一款國產可控云端仿真平臺，結構、流體、水動力仿真軟件場景化模塊化，支持多格式網格導入(.med、.inp、.cdb、.cgns等)和高性能并行計算，降低CAE使用門檻，拓展CAE應用范圍，加速工業企業研發制造數字化轉型。平臺支持云端CAE仿真生成工業APP，構建完全交互式仿真社區，快速實現行業通用經驗軟件化。 一鍵登錄，開啟仿真！

傳統的仿真工作流通常依賴人工進行幾何處理、網格劃分與求解器設置，難以滿足海量工況的快速評估需求。</p><p>&nbsp;&nbsp;為解決這一痛點，神工坊^?技術團隊開發了一套基于 HPC 集群的SimForge?仿真應用平臺。該平臺將底層復雜的網格拓撲與物理模型封裝，實現了從參數輸入到結果輸出的全自動化。

第二步：參數敏感性分析與最佳元模型建立 (AMOP) 基于上述步驟，我們已經搭建完善的 optiSLang 與 Lumerical 的仿真自動化工作流。

<p>需求：現在設計研發企業存在仿真計算結果后處理過程中需要手工操作環節、數據管理不統一的問題，拉長了整體的仿真周期，普遍存在的需求有：</p><p><strong>1） 需要使用統一后處理工具實現標準化自動化后處理；</strong></p><p><strong>2）建立仿真后處理結果數據庫，對數據進行統一管理；</strong></p><p><strong>3） 后處理軟件集成和后處理腳本開發需求