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02確定輸入參數的變化范圍，利用ODYSSEE中的DOE工具生成仿真樣本點。03針對每一組樣本點（對應一組輸入參數設置），通過仿真分析獲得系統輸出響應。04基于仿真分析的輸入和輸出結果，構建機器學習訓練數據集和驗證數據集。05利用訓練集數據在ODYSSEE中進行機器學習快速預測模型搭建。06利用驗證集數據來對機器學習模型預測精度進行評估。

本期海克斯康直播講堂請到了嵐圖汽車科技有限公司整車輕量化仿真專家段文立，聯合海克斯康技術專家常誠為我們分享ODYSSEE基于機器學習應用于行人保護頭部碰撞仿真快速精確預測，通過實際案例從概念階段SFE-Concept參數化建模、機器學習快速預測行人保護頭碰加速度和HIC值、多學科優化平衡各性能矛盾等方面，為我們全面講解如何應用ODYSSEE應對當前挑戰。趕快預約報名吧！

圖2. 25個DOE樣本點空間分布機器學習模型搭建基于上述DOE樣本點進行的碰撞仿真，采用機器學習模型構建設計變量與各個響應曲線的關系。基于R2精度評價標準，采用交叉驗證法對駕駛員側約束系統碰撞仿真結果進行機器學習算法尋優。結果表明，本征正交分解（POD）+Kriging方法在所有算法中精度最高。

本文主要以金屬成形過程的非線性幾何優化模擬為例，介紹人工智能（AI）/機器學習（ML）工具在非線性優化中的應用方法。對于很多非線性問題，當采用有限元模型的直接優化時，在計算上會需要很多時間，導致成本增高，采用ML技術來替代一些傳統的優化方法能顯著提高效率。ML的主要思想是用訓練數據構建預測模型，直接使用預測模型進行在線優化。

本文主要以金屬成形過程的非線性幾何優化模擬為例，介紹人工智能（AI）/機器學習（ML）工具在非線性優化中的應用方法。對于很多非線性問題，當采用有限元模型的直接優化時，在計算上會需要很多時間，導致成本增高，采用ML技術來替代一些傳統的優化方法能顯著提高效率。ML的主要思想是用訓練數據構建預測模型，直接使用預測模型進行在線優化。

5.遷移效果的可視化，利用機器學習庫scikit-learn中的t-SNE對遷移過后的高維數據進行可視化。十、實驗實操之圖片與視頻風格遷移實踐1.掌握基于生成對抗網絡的風格遷移技術。2.圖像/視頻風格遷移網絡的搭建，重點掌握編碼器和解碼器的內在邏輯和不同損失函數的運用。3.實踐紅外視頻轉換到可見光視頻的風格遷移。

本文研究結果表明，機器學習方法改善了項目的行駛和操縱預測開發階段，顯著縮短了測試時間。02使用ODYSSEE CAE學習測試數據ODYSSEE CAE是一個獨特而強大的以CAE為中心的創新平臺，允許工程師將機器學習、人工智能、降階建模（ROM）和設計優化應用于工作流程。

通過智能性能工程進行制造設計和優化將智能性能工程運用于工業機械和設備設計，機械制造商就可以在云端創建全面的數字化雙胞胎。工程師可以使用數字化雙胞胎來優化機器和設備，從而實現質量更高的設計、更短的調試時間和預測性維護功能。閱讀此白皮書，了解集成式設計和仿真如何為數字化雙胞胎奠定堅實的基礎。

，運用轉錄組學，蛋白組學，機器學習算法進行藥物重定位。

圖5 融合大語言模型和機器學習的SimManager智能仿真平臺

圖1 仿真精度和仿真效率之間的平衡用機器學習代替有限元鑒于機器學習 (ML) 和數據驅動方法的快速發展，許多科學和工程領域都已經開始嘗試機器學習的應用。

第一次迭代將結果作為輸入數據提供給ODYSSEE CAE，后者根據每個公差范圍學習機制行為。這使得預測新公差范圍的響應成為可能，這些公差范圍是根據靈敏度結果在ODYSSEE內的新DOE中定義的。一些公差范圍的值增加，表明它們對結果響應的影響很小。其他公差范圍的減少表明其對結果響應有一定的影響。

并成功開發出了許多運用目標識別算法的實用應用軟件。此外，一些著名公司如微軟、微軟公司等，也開始投入大量資金和精力，進行智能識別的相關研究，使得目標識別算法逐步開始在工業生產中應用起來。國內在目標識別技術和深度學習研究比國外起步較晚，但近些年發展的勢頭卻很迅猛。近年來，在一大批優秀科研技術人員的努力下，取得了很多豐碩的成果。涌現出了一大批相關產業的科技公司，如大疆、科大訊飛等。

b）基于機器學習法的有限元仿真模型可以實時評估，并對未知事件進行準確預測。

混合分析是一套以不同方式將物理與數據相結合的機器學習工具。通過更明智地選擇訓練數據和機器學習方法，您可以為混合數字孿生開辟新的可能性。一個備受矚目的領域是融合建模，即綜合運用至少兩種不同類型的數據來訓練機器學習模型。

鐵蛋是一個四足機器人，全身配有11個高精度傳感器，可以感知圖像、光線、距離、速度、聲音等環境信息。搭載NVIDIA JETSON XAVIER NX平臺，內置384個CUDA Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和兩個深度學習加速引擎，可處理來自多個傳感器的海量數據。

ODYSSEE中生成機器學習模型的步驟如下：01確定研究系統的輸入參數和輸出參數；02準備搭建機器學習模型的相關數據，即在不同輸入參數條件下的輸出結果響應，可以是仿真數據，也可以是試驗測試數據；03將準備好的數據拆分為訓練數據和驗證數據，訓練數據用于機器學習的訓練，驗證數據用于訓練好的機器學習模型校驗，從而保證預測結果的精度；04通過嘗試不同的機器學習算法以及相應的超參數

一、HyperWorks在人工智能領域的應用HyperWorks是一款廣泛應用于工程仿真和優化的軟件套件，它也可以在人工智能領域發揮重要作用。以下是一些HyperWorks在人工智能方面的應用：1. 機器學習算法優化HyperWorks可以通過優化算法來提高機器學習模型的性能。

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