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UltraLAB深耕高性能圖形工作站與異構計算平臺領域，針對COMSOL代理模型的全棧算力需求——從DOE參數掃描的CPU密集型求解，到DNN訓練的GPU加速，再到仿真App部署的多用戶并發——提供從單卡桌面工作站到多節點GPU集群、從Windows開發環境到國產Linux自主可控平臺的全系列硬件解決方案。

結論 以上展示了如何使用降階模型實現仿真加速

結束語 航空發動機整機全三維仿真技術實現了整機性能參數的快速高精度預測，借助整機仿真，加速了發動機的研制步伐，縮短了研制周期，降低試驗風險，確保了“設計一次到位，試驗一次成功”。目前，該方法已通過多個型號發動機項目的成功實踐，指導了發動機設計、試驗及排故工作，充分驗證了創新項目對加快航空發動研制的重要意義。

我們分別在1、2、4和8個GPU上求解了這兩個模型，以測量加速和效率。兩種模型在H100 GPU上的并行加速比和并行效率。在8個GPU上的仿真速度降低，是因為該模型對于8個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預覽版。

同樣的，在CAE仿真領域，隨著模型規模越來越大，產品創新方案需求越來越快，傳統的CPU越來越無法滿足現代3D圖形應用程序的復雜計算任務，因此，對于GPU加速的計算需求也越來越多。在這樣的市場需求環境下，北鯤云超算平臺接入了GPU A100能夠為仿真領域的工程師提供更加完善的云計算仿真資源。

目前，動研所通過采用多參考系模型，已開展了內外流耦合流場仿真研究，如圖4所示，用以解決直升機的發動機進氣畸變、尾氣吸入等問題，避免飛發匹配與布局的重大調整，加速研制進程。

搭建完成的整機全三維仿真平臺集成了整機仿真自動化的前后處理模塊，可實現對計算模型的邊界條件快速加載與整機性能參數的快速獲取，讓仿真耗時從原有的16周降低到只有4周，大幅提升了仿真效率。結束語航空發動機整機全三維仿真技術實現了整機性能參數的快速高精度預測，借助整機仿真，加速了發動機的研制步伐，縮短了研制周期，降低試驗風險，確保了“設計一次到位，試驗一次成功”。

通過集成Ansys Twin Builder，東芝電子元件及存儲裝置株式會社開發出一種解決方案，通過創建基于模型的開發（MBD）技術Accu-ROM來簡化該流程。Accu-ROM與數字孿生技術結合使用，可在半導體器件集成到系統中時加速熱和EMI特性的仿真與驗證。

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由于整車幾何龐大而復雜，如何從前處理、仿真到優化實現高精度系統加速，是每個主機廠關注的問題。如何快速的完成 CFD 仿真分析優化成為業內關注的焦點，市場需要更精準、更快捷、更易于使用的 CFD 工具。

圖二、非線性主成分分析（Non-Linear Principal Component Analysis，NL-PCA）于優化目標選取之應用AI作為加速器，仿真作為基石IPC團隊再次透過上述流程驗證異型水路設計，進一步證實該方式不僅限于單次實驗，而是一套能重復導入的方式，能實現更高質量的模具設計、更短的成型周期。AI雖能加速探尋，但以物理為基礎的模擬仍是不可或缺的核心。

CAE仿真的模型也越來越復雜，網格數量越來越多，對精度要求越來越高，其計算時間也越來越長。如果遇到動網格計算、雙向流固耦合計算，模型網格數量巨大，計算時間更是成倍增長，對算力的需求攀升，使得超級計算機成為了工業仿真的重要支撐。在飛行器高速飛行時，高溫氣流以及氣體的分布情況對航天器的成功試驗十分重要。

Weselake指出：“將仿真時間從長達一周縮短至僅幾小時甚至幾分鐘，這對我的工作非常有益。之前，每次運行規模較大的仿真時，我都要花費數天甚至一周的時間。現在，我可以利用額外的時間將精力投入到其他任務。”那么，這種加速是如何實現的呢？NVIDIA的加速計算平臺融合了48GB的海量內存和卓越的處理能力。

PCA加速器能夠充分利用ANSYS軟件以及計算服務器的資源，進行仿真計算作業調度和分配。

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1 礦井線纜仿真(1）模型建立由于電纜負荷電流變化引起的溫升只與電纜自身參數有關，因此，與穩態熱路模型不同，分析電纜暫態熱路模型時需要考慮電纜不同結構的熱容量，根據MYJV22-8.7/10 k V 3×50 mm2電纜的結構以及相關參數，基于電纜熱路分析法在COMSOL軟件中建立仿真模型。其參數如表1所示。

2.2 基于輻照度強度指數加速因子計算在老化過程中，不改變溫度、相對濕度的前提下，根據簡化加速因子模型公式：AF=k2/k1=(I2/I1)m，可以分別計算不同輻照度下的加速因子，以0.9W/m2為基準老化輻照度為例，可推算出聚碳酸酯純化單體以及添加不同耐候劑體系材料在其他老化輻照度下的老化加速因子，詳見表6所示。

《牽引電機的多物理場分析：加速電動交通解決方案的創新》白皮書 通過下載本白皮書，助力工程師推進電機設計： 開發電動牽引電機時的關鍵技術考量因素? Ansys仿真工具如何解決系統級多物理場復雜性問題，以縮短電動汽車設計周期 仿真如何加速產品上市進程、以及提高準確性和可預測性

這樣，就實現了一個高度靈活的流程集成平臺，在該平臺上，只需使用ROM或與更多的LS-DYNA仿真相結合，即可執行加速設計優化或統計分析，進而實現進一步改進。 加速LS-DYNA仿真可以預先訓練標準組件的力和扭矩以及位移與旋轉降階模型（ROM），并應用于混合系統級LS-DYNA仿真，其中一些組件使用有限元建模，而其余組件則由接口ROM表示。