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部件生成過程包括自動纖維鋪放（AFP）、增材制造（AM）等。AI/ML 可以通過圖像處理、深度學習等方法，對 AFP 過程進行<strong>缺陷檢測、分類和優化</strong>，以提高生產效率和產品質量。在 AM 領域，AI/ML 可以用于<strong>識別纖維方向、分析力學性能、進行過程參數優化</strong>等，以實現更高質量的復合材料部件制造。

FLOW-3D 中國攜專為增材制造打造的 FLOW-3D AM 流體仿真軟件亮相。，與業界同仁深入交流前沿技術，共探增材制造行業的創新應用與發展路徑。 展會現場，FLOW-3D 中國重點展出面向增材制造的工藝優化仿真應用案例，直觀呈現 FLOW-3D AM 在分析和預測多種增材制造工藝的能力。

直播即將開始Ansys HFSS + SynMatrix：AI 驅動的低損耗平面濾波器設計與優化時間：11 月 20 日，晚上 12 點（11 AM EST）地點：線上直播適合人群： 射頻工程師、射頻濾波器設計工程師 天線與射頻功率放大器工程師 工程總監、副總裁及技術決策者講師：Dan

立即增強您的CFD仿真Ansys不斷集成新的AI/ML算法，以優化仿真及相關工作流程。在最新版Fluent軟件中，CFD專家現在可以通過最少的設置，并且無需具備任何優化或AI/ML專業背景，即可輕松優化流體流動仿真。

為解決此問題，Linear AMS決定以異型水路取代傳統水路，并利用Moldex3D驗證新的水路設計帶來的效益，最后成功縮短冷卻時間，讓Linear AMS更有信心協助客戶解決冷卻問題。挑戰 受限于傳統水路設計，冷卻時間過長 需要提升冷卻效能，縮短冷卻時間解決方案利用Moldex3D eDesign設計出優化異型水路，成功縮短冷卻周期。

</p><p>由于增材制造過程中熱應力較大，打印件會發生不同程度變形，造成零件尺寸超差，一般采用的控形方法有：1）通過變形仿真，得知變形區域，對其添加或強化支撐，加強約束；2）通過變形仿真，對變形區域進行補償優化；3）優化掃描策略，降低易變形區域的熱輸入。

PART.02 基于AI/ML的結構隔聲量優化 在實際的工程項目設計中，對結構隔聲量有性能要求，同時還要滿足一些外部的約束，例如整體結構質量限制等，因此要求工程師進行設計優化，以滿足產品要求。傳統的優化工具一般需要結合仿真軟件一起使用，在每個優化迭代步調用仿真軟件，求解新參數下的系統響應（這里為隔聲量），所以需要很長時間才能得到優化設計參數。

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

抗體設計目標：熟悉抗體模型預處理流程, 掌握RAbD常用命令 8 抗體結構文件的處理8.1 PyIgClassify8.2 抗體抗原對接模型8.3 CDR區優化8.4 Framework區優化案例實踐：? SSD和MSD設計任務 AM11:00~12:00 PM14:00~14:50 八.

PART.02基于AI/ML的結構隔聲量優化在實際的工程項目設計中，對結構隔聲量有性能要求，同時還要滿足一些外部的約束，例如整體結構質量限制等，因此要求工程師進行設計優化，以滿足產品要求。傳統的優化工具一般需要結合仿真軟件一起使用，在每個優化迭代步調用仿真軟件，求解新參數下的系統響應（這里為隔聲量），所以需要很長時間才能得到優化設計參數。

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

使用工藝模板從粉床鋪設到鋪展再到熔化的過渡和接續模擬4）FLOW-3D (x) 中專用的 FLOW-3D AM 節點在 FLOW-3D (x) 中，添加專用的 FLOW-3D AM 節點可以實現參數研究和優化，否則配置起來可能會很耗時。

FLOW-3D 中國攜為增材制造打造的 FLOW-3D AM 流體仿真軟件亮相，與業界同仁交流前沿技術，共同見證增材制造領域的最新發展動態。# 一起回顧展會精彩瞬間 # FLOW-3D AM本屆展會，FLOW-3D 中國重點展出 FLOW-3D AM 增材智造工藝優化仿真解決方案。

本次網絡研討會將介紹 Ansys optiSLang 與HFSS 的協同應用方法，結合工程實例，講解基于 AI/ML 的參數優化、多目標權衡及魯棒性設計思路，幫助工程師深入理解 AI 技術在高頻器件設計中的實際應用價值。

由于計算結果是在準備的數據所涵蓋的空間內的優化答案，在所覆蓋的數據空間內替換新的數據時，可以推導出該空間內的優化結果。

由于計算結果是在準備的數據所涵蓋的空間內的優化答案，在所覆蓋的數據空間內替換新的數據時，可以推導出該空間內的優化結果。

事實上，該產品本身被稱為automatic ML，屬于Azure機器學習產品。微軟的自動ML利用協同過濾和貝葉斯優化來搜索機器學習的空間。Microsoft指的是數據預處理步驟、學習算法和超參數配置的組合。在上面討論的許多模型選擇技術中，ML學習過程中自動化的典型部分是超參數設置。

而對于微透鏡成像系統，可通過粒子群優化（PSO）進行優化，包括微透鏡的長度D_l、高度h以及微透鏡的中心與變跡光柵的中心之間的距離l_x。

該圖可在東芝開關模式電源庫中找到，其描繪了有源鉗位 DC/DC 的 SPICE 模型 通過單獨評估電路，該模型可自動從SPICE模型中生成VHDL-AMS模型。利用VHDL-AMS模型，工程師和設計人員可以將驗證范圍限制在熱和EMI噪聲等基本參數，從而簡化驗證流程。

而對于微透鏡成像系統，可通過粒子群優化（PSO）進行優化，包括微透鏡的長度Dl、高度h以及微透鏡的中心與變跡光柵的中心之間的距離lx。 圖3 微透鏡輔助的垂直光柵耦合器的參數示意圖圖4顯示了仿真結果，優化后ML-VGC的電場如圖4（a）所示。很明顯，垂直入射光在通過透鏡后發生偏轉，并以適當的入射角耦合到光柵中。