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但與處理從互聯(lián)網(wǎng)上抓取的 JPEG 或文本片段不同，CFD 計算可能需要數(shù)小時，因此我們需要機器學習算法以盡可能少的輸入提供結(jié)果 - 我們談?wù)摰氖蔷哂袛?shù)十個輸入的模型，而不是數(shù)十億個參數(shù)。話雖如此，尋找最佳設(shè)計的自動化、人工智能/機器學習加速流程仍然比手動調(diào)整所有內(nèi)容快幾個數(shù)量級。自動化設(shè)計優(yōu)化取代了手動對 CAD 模型和流動條件進行小幅修改以尋求更好設(shè)計的費力過程。

</span></p><p>優(yōu)化算法是機器學習模型的支柱，因為它們使建模過程能夠從給定的數(shù)據(jù)集中學習。這些算法用于查找目標函數(shù)的最小值或最大值，該函數(shù)在機器學習上下文中代表誤差或損失。<strong><em>在本文中，討論了不同的優(yōu)化方法以及它們在機器學習中的用途及其意義。

基于ODYSSEE的仿真分析快速預(yù)測和設(shè)計優(yōu)化目前，ODYSSEE在傳動系統(tǒng)開發(fā)仿真分析中的典型應(yīng)用場景有：?齒輪微觀修形設(shè)計與優(yōu)化?軸承幾何參數(shù)優(yōu)化設(shè)計?載荷譜作用下的齒輪/軸承壽命預(yù)測?齒輪箱振動響應(yīng)實時預(yù)測PART.02ODYSSEE機器學習工作流程ODYSSEE機器學習模型搭建的工作流程如下所示：01明確研究的問題，確定輸入?yún)?shù)以及系統(tǒng)輸出響應(yīng)

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

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

圖3 (a) 機器學習模型搭建；(b) 機器學習模型精度對比假人傷害魯棒性分析假人傷害魯棒性分析需要大量碰撞仿真，利用上述訓(xùn)練的高精度機器學習模型，能夠快速計算不同輸入?yún)?shù)下系統(tǒng)的各個響應(yīng)曲線，大大提高工作效率。使用蒙特卡洛方法進行數(shù)據(jù)的采樣，假定3個設(shè)計變量滿足均值為設(shè)計值，均方差為設(shè)計值3.3%的正態(tài)分布。

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

ODYSSEE CAE可用于從數(shù)據(jù)中學習，并根據(jù)設(shè)計規(guī)范預(yù)測新設(shè)計變量的新結(jié)果。此外，如果新的變量范圍包含在Adams/Insight分析中先前選擇的范圍內(nèi)，則可以在系統(tǒng)的最后一個分析階段分配新的變量區(qū)間。一旦實現(xiàn)了ODYSSEE CAE的靈敏度結(jié)果，就可以創(chuàng)建具有新可變范圍的新DOE，以更低的成本獲得更好的功能響應(yīng)解決方案。

象鼻機器人是一種模仿象鼻行為的具有無限自由度的機械手臂，目前正在研發(fā)中。這種機械臂機器人是由一組圓盤，通過中心連接到一個柔性軸上，由一組穿過圓盤的電纜控制。電纜的末端直接連接到電機上。手臂具有連續(xù)運動，可針對特定的應(yīng)用場景進行定制，例如，探查危險區(qū)域。為了優(yōu)化這種柔性機械臂的設(shè)計，需要研究幾個參數(shù)：纜繩張力、纜繩末端隨時間變化的力、驅(qū)動機構(gòu)所需的力、機器人的工作體積。

其核心論文（引用超13,000次）開創(chuàng)了物理驅(qū)動深度學習的范式，成為Nature、CMAME等頂刊的研究熱點。2. 傳統(tǒng)數(shù)值方法與機器學習的融合需求有限差分法（FDM）和有限單元法（FEM）雖成熟但依賴離散化，難以處理復(fù)雜幾何與多物理場耦合問題。機器學習（如CNN、GNN）雖具備強大的數(shù)據(jù)擬合能力，但缺乏物理可解釋性。

●設(shè)計優(yōu)化 設(shè)計本身也可能得到優(yōu)化。很多衍生式設(shè)計和拓撲優(yōu)化都依賴于人工智能，通過學習，算法會找到正確的填充形狀，這也是是生成式設(shè)計的本質(zhì)。GPU制造商Nvidia宣布推出Magic3D，這是一種生成式AI技術(shù)，可以根據(jù)文本提示生成3D模型。

得益于人工智能/機器學習（AI/ML）技術(shù)，我們可以基于實驗數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)，利用海克斯康旗下AI/ML軟件工具ODYSSEE構(gòu)建機器學習模型，實現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)設(shè)計隔聲量的秒級預(yù)測，從而加速隔聲結(jié)構(gòu)的設(shè)計工作和提高工作效率。 本文案例采用與汽車前圍板大小相似的板件作為研究對象，結(jié)構(gòu)形式如下圖所示。板件的尺寸大小為1.75mx0.6mx0.002m，材料為鋁。

得益于人工智能/機器學習（AI/ML）技術(shù)，我們可以基于實驗數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)，利用海克斯康旗下AI/ML軟件工具ODYSSEE構(gòu)建機器學習模型，實現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)設(shè)計隔聲量的秒級預(yù)測，從而加速隔聲結(jié)構(gòu)的設(shè)計工作和提高工作效率。本文案例采用與汽車前圍板大小相似的板件作為研究對象，結(jié)構(gòu)形式如下圖所示。板件的尺寸大小為1.75mx0.6mx0.002m，材料為鋁。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇 在機器學習的世界中，最乏味的任務(wù)之一就是設(shè)計和構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。通常情況下，人們會花費數(shù)小時或數(shù)天的時間嘗試使用不同的超參數(shù)迭代不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，以優(yōu)化手頭任務(wù)的目標函數(shù)。這非常耗時，而且容易出錯。「谷歌引入了利用進化算法和強化學習實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索的思想」，以設(shè)計和尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

高性能 FRP 復(fù)合材料結(jié)構(gòu)設(shè)計、制造、測試和監(jiān)控階段的 AI/ML 模型，分別用于材料開發(fā)和選擇、工藝建模和優(yōu)化、材料性能預(yù)測以及損傷診斷和預(yù)測。</p><p><strong>3.人工智能/機器學習在高性能復(fù)合材料制造過程建模和優(yōu)化中的應(yīng)用</strong></p><p class="ql-align-justify">高性能 FRP 復(fù)合材料的制造過程包括部件生成和固化兩個主要階段。

機器人的設(shè)計與制造和用于機器人的運動規(guī)劃控制、傳感器反饋和信息處理的技術(shù)系統(tǒng)在機器人鄰域都有涉及。機器人視覺也是當下研究生的一個大熱門，其包含機器人對目標環(huán)境對象的視覺信息處理以及圖像方面的處理。從工程角度來說，他可以代替人的視覺系統(tǒng)，使得機器人可以代替人們?nèi)⊥瓿梢恍└呶Ｈ蝿?wù)。

五、遷移學習前沿方法介紹1.深度遷移網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計2.深度遷移學習目標函數(shù)設(shè)計3.全新場景下的遷移學習目標：掌握深度遷移學習的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、目標函數(shù)設(shè)計的前沿方法，了解遷移學習在PDA、Source-Free DA上的應(yīng)用。

盡管與全 3D有限元相比已經(jīng)取得了顯著的進步，但它仍然不夠快，無法有效地探索整個設(shè)計范圍以進行優(yōu)化。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(shù)據(jù)驅(qū)動方法的快速發(fā)展，許多科學和工程領(lǐng)域都已經(jīng)開始嘗試機器學習的應(yīng)用。

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

其對比優(yōu)化軟件的近似模型的精度要高很多。同時機器學習能夠在極短的時間內(nèi)（秒級）對加速度曲線預(yù)測并達到相當高的精度。圖5. 35和47號點預(yù)測加速度曲線精度對比應(yīng)用價值整車開發(fā)項目中采用ODYSSEE 軟件的機器學習方法，在仿真效率的提升方面效果非常明顯，對項目開發(fā)周期和性能平衡具有很好的促進作用。