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最引人注目的是時間效率的大幅提升——從傳統方法的一小時縮短至僅需幾分鐘。此外，PhysicsAI的仿真結果極為精確，與傳統FEA分析結果的偏差僅為3%。通過應用AI驅動的工程流程，Hero不僅縮短了產品開發周期，還提升了團隊的技術能力，并加速了設計探索的進程。基于這一成功經驗，Hero計劃進一步擴展AI技術的應用范圍，將其用于設計其他復雜部件，以實現更高的效率、精度和決策速度。

通過利用歷史仿真數據訓練 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即時的預測結果替代了冗長的有限元分析運算，將求解時間從數小時或數天縮短至數秒。為驗證解決方案的準確性，Kinetic Vision 在四種非線性場景中，將 PhysicsAI 的結果與傳統仿真方法進行了對比。

2.用數據算“價格”在 AI Studio 里，基于梯度提升樹模型（GBT），我們把這些元數據和歷史成本結合起來，訓練出一個零件成本預測模型。新的齒輪數據一輸入，系統就能給出一個穩定的成本區間。

通過利用歷史仿真數據訓練 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即時的預測結果替代了冗長的有限元分析運算，將求解時間從數小時或數天縮短至數秒。</p><p><br></p><p>為驗證解決方案的準確性，Kinetic Vision 在四種非線性場景中，將 PhysicsAI 的結果與傳統仿真方法進行了對比。

如果已有歷史數據，車身表面數據，Pressure 和 Wall Shear Stress 可直接作為訓練集。如果沒有，可以使用 HyperMesh 中的 Morph 功能進行形狀變形，比如調整后視鏡或車尾。在這個例子中，訓練集包含98個樣本，測試集20個，訓練使用了1張 A100 GPU，峰值顯存消耗23G，訓練時間13小時，但預測速度僅需幾十秒。

點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。

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4.未來突破：AI 不僅預測性能，還能生成全新設計方案Altair 即將推出基于擴散模型的系統擴展功能——不僅能預測性能，更能直接生成全新設計方案。Kocer-Poyraz 表示，這將成為行業顛覆性突破。"性能預測固然重要，但我們現在更關注如何優化整個設計流程，"她解釋道，"設想一下：當你說'生成500個設計方案'，AI 即刻響應。

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的反作用力預測▎解決方案? 利用MFBD技術減少建模和仿真時間? 利用非線性柔性體和接觸算法再現柔性輪的行為? 柔性輪的變形及接觸應力計算? 模擬實驗預測修改設計/動作條件及隨公差后的性能變化▎結論? 評價修改后的齒形的性能，并將其反映在設計中? 通過虛擬模型，預測各種設計條件的效率和誤差

</p><p>而用Altair^?&nbsp;RapidMiner^?&nbsp;<strong>自動建模平臺</strong>，讓一個數據分析師 <strong>不到兩小時</strong> 就可以搭建好一個<strong>準確率高達 97.6% 的AI模型</strong>，僅用<strong>電池前100 圈的運行數據</strong>就能精準預測整個壽命

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使用傳統CFD工具時，單次仿真運行時間常超過12小時；而基于歷史數據訓練的AI工具僅需3分鐘即可完成，且精度與CFD結果一致。從數天到數分鐘——這正是AI驅動工程的承諾。</p><h3><strong>三、新設計范式</strong></h3><p>AI驅動工程的終極目標，是徹底改變汽車制造商設計、測試與制造零部件、系統及整車的方式——開啟汽車創新的全新時代。

</p><p><br></p><p>若Altair解決方案能成功突破這些技術瓶頸——即仿真數據與物理測試高度吻合——Myway即可確認其精確性。這將推動該解決方案集成至Myway新一代逆變器開發體系，從而在設計初期規避過度設計帶來的成本浪費，并有效預防系統故障風險。

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價值- 預測建模：對新的、未見過的CAD/ CAE模型進行準確預測，從而改善決策；- 性能洞察：獲得精確的空氣動力學性能評估，提高設計效率；- 時間效率：將求解器時間從幾小時大幅縮短到幾分鐘，加快了開發周期和上市速度。