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在應用3D打印技術之前，瘋狂爺爺車庫店長兼主設計師大熊需要有制造零件經(jīng)驗的專業(yè)員工進行每個零件的手工制作，這需要花費很長的溝通時間以及更長的生產(chǎn)時間。因為模型不是數(shù)字化創(chuàng)建，所以只能由設計師憑借經(jīng)驗對車輛尺寸進行估量，然后再手工建模。在設計師大熊制定好規(guī)格和尺寸后，制作團隊便著手開始建模。

我的模型是否適合低海拔的簡單模型？如果直接向上或直接發(fā)射，或以零速度或其他已知值發(fā)射，它的行為是否正確？僅僅手工檢查我們的工作是不夠的。現(xiàn)在這是一個真正的問題，就像大多數(shù)真正的問題一樣，它既棘手又混亂，需要深思熟慮。一旦我們對我們的模型感到滿意，我們就可以提出比范圍更有趣的問題，例如“±5m/s 的風速會帶來多大差異？”一眼看過去，我們可以看到它有300多米。

在 CAE 模型中，這些機構由數(shù)百個零件、鉸鏈、約束和焊接關系構成，手工調整極易破壞結構完整性。VPG 的座椅機構自動識別模塊通過拓撲解析算法，自動理解 CAE 模型中座椅各部件之間的運動學關系，并在完成假人姿態(tài)調整后自動驅動對應機構運動至目標狀態(tài)。 ?

在 CAE 模型中，這些機構由數(shù)百個零件、鉸鏈、約束和焊接關系構成，手工調整極易破壞結構完整性。VPG 的座椅機構自動識別模塊通過拓撲解析算法，自動理解 CAE 模型中座椅各部件之間的運動學關系，并在完成假人姿態(tài)調整后自動驅動對應機構運動至目標狀態(tài)。 ?

復雜結構細節(jié)分析方法主要有： 總體模型直接細化法 剛度縮聚法 Global-Local法 由于總體模型直接細化需要大量的手工操作，無法實現(xiàn)自動化，而剛度縮減存在必須保證邊界節(jié)點不變的限制，靈活性較差。

預期結果的手工計算 由于模型的復雜性，我們無法通過簡單的手工計算來找出我們期望看到的結果，但我們?nèi)匀豢梢允褂脝栴}的邊界條件和我們從直覺中了解到的信息來計算出 我們期望看到什么趨勢。 查看模型的四分之一（對稱）部分，我們可以想象如果支架擴張會發(fā)生什么； 我們憑直覺知道，如果我們從內(nèi)部擴張支架，我們預計支架的總長度（從尖端到尖端）會減少。

當前情況下，任務和安全關鍵系統(tǒng)的復雜性迅速增加，分布式設計責任的“新規(guī)范”（地理上分散的辦公室，組織內(nèi)的功能劃分，增加供應鏈中的設計責任），數(shù)字設計工具（CAD、PLM）和在Excel中采用傳統(tǒng)的手工（或類似的）分析工具及方法之間的嚴重脫節(jié)等問題是較為普遍的現(xiàn)象，而在這種環(huán)境下要實現(xiàn)產(chǎn)品的安全和可靠性目標已經(jīng)變得不可能。

在有限元軟件出現(xiàn)之前，材料非線性的計算與預測都比較復雜，手工計算超彈材料的變形與應力要花費很多的時間和工作。現(xiàn)在有了有限元軟件，非線性材料的分析工作變得更快捷、準確、有趣了。

高精度整機模型的參數(shù)化建模方式，可以幫助設計者可以非常方便地對不同設計方案進行對比驗證，或基于原有設計進行風機改型設計，而無需進行繁雜的模型重構，從而可以大幅縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，并降低開發(fā)成本。此外通過模型參數(shù)化和報告模板定制，還可以大大減少認證機構的手工勞動并提升效率。

鍛造又被分為隨機鍛造和實體模型鍛造這兩種方式。 “隨機鍛造”又稱“亂鍛”。這是一種將金屬材料毛坯放置在鐵氈上承受沖擊或負擔的生產(chǎn)方式，也被稱為“淬火”。車輛渦輪和軸的毛坯采用隨機鍛造法生產(chǎn)加工。實體模型鍛造是將金屬材料毛坯置于鍛模模腔內(nèi)承受沖擊或復合的一種生產(chǎn)方式。實體模型鍛造有些像面糊在模板內(nèi)被碾成曲奇餅干樣子的全過程。

局部CAD模型自動中面結果文章來源：Altair官方技術論壇

模型在生成完成后，可直接進入求解階段，無需手工建模。用戶僅需修改輸入?yún)?shù)，如矢高（網(wǎng)殼曲率）、環(huán)數(shù)、徑數(shù)、單元類型及材料屬性，即可快速得到不同結構形態(tài)下的分析結果。

傳統(tǒng)上，地質模型的制作采用手工繪圖的方式。首先定義剖面，并在剖面上繪制巖性、斷層和礦脈，然后畫線連接多個剖面的表面。以這種方式建立的地質模型既耗時又不靈活，因為當需要增加更多數(shù)據(jù)的時候很難更新模型。早期作的但后來證明是不正確的假設，可能會以一種永遠不會被糾正的方式形成一個模型，因為重新開始建模的話需要耗費非常大的精力。

以制鞋必須的鞋楦為例，現(xiàn)在定制鞋楦主要靠選型方式，特殊腳形的則由鞋楦師手工制作，根本無法滿足大量的定制需求和樣式需求。安世亞太開發(fā)的定制鞋楦自動生成算法，只需幾分鐘就可以生成一雙鞋的定制鞋楦模型。這種提升可以使定制鞋業(yè)務從手工時代一下子飛躍到自動化時代，設計環(huán)節(jié)的效率提升幾百倍。

這一部分工作主要是模型師根據(jù)設計師的定義將虛擬數(shù)據(jù)模型手工完成實體展示。最后，公司決策層根據(jù)完成的油泥模型進行評審決策，確定是否進行投產(chǎn)。目前，大部分主機廠及設計公司，一般是在自身成熟車型或者國內(nèi)外熱銷車型的基礎上針對局部造型進行修改，逆向設計就在這個過程被大量運用。

3D打印技術基于數(shù)字模型打印模芯，無需繁復的手工制作。因此，使用3D打印技術將對人工需求大幅度減少。由于省去了復雜耗時的制作流程，模芯的制作時長驚人的從原本的3周時間縮短至3天。從材料成本方面看，傳統(tǒng)工藝大多使用木材、玻璃纖維、樹脂和聚氨酯來制作模芯。據(jù)核算，這些材料比3D打印機使用的熱塑性塑料貴60-70%。

常用 CAD 軟件都有抽殼功能，ABAQUS 抽殼功能較為麻煩，在使用“抽取中面”工具以后仍需要手工進行偏移，才能生成用于分析的幾何面。本教程采用圖 1 所示的模型進行抽殼。其中包含了圓孔，變厚度，加強筋等多種構造細節(jié)。圖 1 模型外觀 首先點擊“指派中面”按鈕，按提示選擇需要指派中面的幾何體。本例中只有一個幾何體，直接選擇即可。

數(shù)字化檢測應用場景第二，產(chǎn)品檢驗記錄依靠手工填寫、紙質傳遞和存檔，記錄的填寫、整理、歸檔工作量大，占檢驗人員工作量的40%～60%，嚴重擠占了檢驗人員用于控制產(chǎn)品質量的時間。第三，手工填寫、轉抄檢驗記錄極易出錯，須下游檢驗員反復核對仍難以杜絕人為差錯，工作質量不高。

MBD失敗根源：“斷鏈”和“手工干預”雖然許多企業(yè)已開始嘗試MBD，但在實際部署中，仍面臨諸如數(shù)據(jù)割裂、手工干預頻繁、模型信息不完整等問題。特別是在缺乏公差分析能力的情況下，MBD模型無法有效承載幾何尺寸與加工公差的可制造性驗證，使得設計與工藝、質量之間協(xié)同困難，常常需要回退到傳統(tǒng)的2D圖紙確認流程。

由于深度學習的發(fā)展, 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型逐漸替代了傳統(tǒng)手工設計的特征, 提供了一種端到端的處理方法, 精度也大幅提高. 但CNN模型在不斷提高精度的同時, 其網(wǎng)絡深度和尺寸也在成倍增長, 需要GPU來進行加速, 使得基于深度學習的跟蹤算法無法直接應用于移動設備, 導致難以符合實時性要求. 因此降低算法復雜度、提高實時性、簡化和加速模型便成為亟待解決的問題.