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關鍵詞 ：振動與波；空調壓縮機；懸置機構；動力學仿真；大客車；解耦率 壓縮機是大客車空調系統核心部件，其中曲軸連桿式壓縮機由于制造技術成熟、結構簡單、對加工材料和加工工藝要求低、制冷量大等特點多應用在大型客車上[1]，如圖1所示。但其在工作過程中會有較大的振動，所以必須安裝有相應的懸置機構。

如何以更低成本實現設計創新與結構優化？如何突破傳統仿真的效率瓶頸，應對多物理場、大規模工程的復雜需求？作為全球領先的企業級有限元分析（CAE）平臺，Altair HyperWorks 以全流程集成、頂尖技術與開放架構，成為萬千制造企業破解研發難題、搶占市場先機的核心利器，更是工業仿真領域當之無愧的標桿之作。

圖3為使用仿真軟件HyperWorks進行結構優化的流程。在HyperWorks中建立有限元模型，設置邊界條件，在優化模塊OptiStruct中定義優化的設計變量、目標和約束，通過求解器進行迭代計算和分析，得到近似優化值，完成結構優化。圖3 結構優化流程 2.1 尺寸優化后計算結果在初始模型仿真計算中，防撞柱立柱底部應力最大，已超過許用應力，不符合設計要求。

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。

增強型導航功能、批處理網格劃分及連接器管理工具可優化前處理流程，而直接數據管理集成則確保跨團隊協作的數據一致性。? 集成化多物理場仿真借助統一求解器與多場耦合技術，工程師能夠以更高保真度分析復雜相互作用（如熱-流體或電磁-結構系統）。新增工作流支持電機優化、電池安全性研究及高溫分析，而協同仿真標準則進一步強化了數字化連續性。

增強型導航功能、批處理網格劃分及連接器管理工具可優化前處理流程，而直接數據管理集成則確保跨團隊協作的數據一致性。? 集成化多物理場仿真借助統一求解器與多場耦合技術，工程師能夠以更高保真度分析復雜相互作用（如熱-流體或電磁-結構系統）。新增工作流支持電機優化、電池安全性研究及高溫分析，而協同仿真標準則進一步強化了數字化連續性。

基準仿真的總體性能和物理測試關聯的非常好。 HyperWorks OptiStruct中的拓撲優化和HyperStudy可以用來改善產品防護，縮減材料費用，減少包裝重量，并且改善聚苯乙烯泡結構和瓦楞紙板的性能。 由于這些結構有不同的使用條件和功能，因此需要給每個材料創建拓撲優化模型。

從2015年開始，在客車行業從事汽車CAE碰撞安全分析工作，主要負責整車結構耐撞性以及輕量化設計，完成多款整車的側翻仿真及改進分析，包括參與了客車C-SCAP的整車側翻項目分析及改進，并參與了多款整車的正面碰撞安全性的研究與改進設計。除了上述常規汽車安全項目，還參與了材料失效項目的研究與對標，對隱式分析也有一定的理解。

從2015年開始，在客車行業從事汽車CAE碰撞安全分析工作，主要負責整車結構耐撞性以及輕量化設計，完成多款整車的側翻仿真及改進分析，包括參與了客車C-SCAP的整車側翻項目分析及改進，并參與了多款整車的正面碰撞安全性的研究與改進設計。除了上述常規汽車安全項目，還參與了材料失效項目的研究與對標，對隱式分析也有一定的理解。

[3] 侯文彬,張紅哲,徐金亭,等.基于概念設計的客車車身結構設計與優化系統[J].湖南大學學報(自然科學版),2013,40(10):59-63.[4] 史峰源,李世強,劉志芳 . 沖擊載荷下結構拓撲優化設計與動態響應分析[J].北京理工大學學報,2022,42(6):578-587.[5] 傘曉剛,王瑩,薛育 .

結合人工智能 (AI) 與高性能計算 (HPC) ，以及具有云可擴展性的多物理場仿真和數字線程連接性的強大功能，Altair HyperWorks 2025 不僅僅是一款仿真平臺，更是創新的起點。AI 賦能的工程技術與優化Altair 憑借其出色的 AI 賦能工程技術、機器學習與優化能力在一眾競爭對手中脫穎而出。

Altair? HyperWorks? 2024 已于近日正式發布，新版本在人工智能 (AI) 驅動的工程與商業、機械與電子系統設計、仿真驅動設計與優化等方面進行了重大改進，繼續鞏固了 AI 賦能仿真驅動下的創新技術。

工程師使用仿真軟件和技術來評估車輛在各種條件下的性能，如高速、地形或天氣條件。這減少了物理測試和重新設計的需要，從而節省了時間和金錢。模擬可以優化車輛的性能，例如提高燃油效率或減少排放。工程師可以通過建模不同的場景和測試各種設計選項來找到實現性能目標的最佳解決方案。仿真可以用于車輛設計過程的各個階段，從最初的概念階段到生產前的最終測試。在最初的概念階段使用仿真可以讓工程師了解設計。

Altair? HyperWorks? 2024 已于近日正式發布，新版本在人工智能 (AI) 驅動的工程與商業、機械與電子系統設計、仿真驅動設計與優化等方面進行了重大改進，繼續鞏固了 AI 賦能仿真驅動下的創新技術。

通過對駕駛員策略進行基于AI的機器人學習訓練進行優化（也可以通過Amesim中的ROM工具訓練優化控制），并更新模型進行仿真。 從下述動畫可以看到，經過駕駛員控制優化之后，車輛在沙石路面沒有出現打滑及卡滯，在轉彎時也沒有出現側翻，可以實現平穩的駕駛，具有比較好的駕駛性。

與其他Altair工具的深度集成 作為Altair HyperWorks平臺的一部分，Feko與Altair的其他仿真工具（如結構分析、流體動力學和多物理場解決方案）無縫集成。這種集成環境支持真正的協同仿真，使電磁性能優化能夠與熱管理、結構強度等其他工程設計考慮因素同步進行。

/202604/imgs/0749ee7df4ad4bdb90bb75f8064c547e"></p><p class="ql-align-center"><strong>黎勇 | Ansys高級工程師</strong></p><p>從2015年開始，在客車行業從事汽車CAE碰撞安全分析工作，主要負責整車結構耐撞性以及輕量化設計，完成多款整車的側翻仿真及改進分析，包括參與了客車C-SCAP的整車側翻項目分析及改進

</p><p>模擬可以優化車輛的性能，例如提高燃油效率或減少排放。工程師可以通過建模不同的場景和測試各種設計選項來找到實現性能目標的最佳解決方案。</p><p>仿真可以用于車輛設計過程的各個階段，從最初的概念階段到生產前的最終測試。在最初的概念階段使用仿真可以讓工程師了解設計。在最終驗證階段使用仿真可以驗證我們的設計，預測了我們在生產中可能發現的問題。