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軟件概述與技術架構Digimat是由e-Xstream engineering（現歸屬Hexagon Manufacturing Intelligence）開發的專業復合材料多尺度建模與仿真平臺。作為當前復合材料仿真領域的標桿軟件，Digimat采用獨特的多尺度方法學框架，實現了從微觀纖維/基體界面到宏觀結構性能的跨尺度預測。

因此，當對注塑成型的產品進行結構分析和性能預測時，傳統的數值方法與材料本構模型往往難以取得令人滿意的計算精度。 最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。

因此，當對注塑成型的產品進行結構分析和性能預測時，傳統的數值方法與材料本構模型往往難以取得令人滿意的計算精度。 最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。

Digimat 是由 e-Xstream engineering（現歸屬 Hexagon Manufacturing Intelligence）開發的專業復合材料多尺度建模與仿真平臺。它采用獨特的多尺度方法學框架，實現了從微觀纖維 / 基體界面到宏觀結構性能的跨尺度預測。其強大功能體現在多個方面。

4.能源化工：微觀尺度的多尺度耦合 在石油及能源化工分論壇里，有個關于氫燃氣輪機的研究很有代表性。 技術細節：氫氣滲透導致的高溫合金（GH3536）氫脆問題。這個議題直接下沉到了微觀組織（晶格、相界面）的擴散模擬。 趨勢：宏觀設備仿真+微觀材料第一性原理計算的結合，這種多尺度耦合建模在能源行業（特別是氫能）越來越重要了？

?？怂箍倒I軟件Digimat復合材料多尺度分析建模平臺能夠幫助用戶完成多種復合材料復雜工程分析，強度非線性失效分析、蠕變、疲勞、沖擊（考慮應變率效應）、NVH（頻率依賴）等，支持的復合材料類型包括：連續纖維（CFRP）、長&短纖維（SFRP）、纖維編織、針刺、晶須、顆粒、片層等增強相和包括樹脂基、金屬基、碳碳和陶瓷基在內的多類基體材料。

通過精心設計的展板與專業講解，團隊系統呈現了在復合材料領域的核心仿真技術與解決方案：從基于 Digimat 軟件的復材多尺度非線性本構預測，到 Fibersim 軟件實現的 "從設計到制造" 全流程智能開發，再到 J-OCTA 軟件支持的材料特性多尺度精準預測，全方位展現了仿真技術在復合材料研發中的核心價值。

軟件內置涵蓋多孔吸聲材料、纖維復合材料、彈性體等 120 + 類材料的聲學特性數據庫，支持自定義材料參數擬合，結合 1D/2D/3D 多維度單元庫（含無限元、邊界元、周期性結構單元），可高效處理復雜邊界條件（如非均勻聲場、運動邊界、聲阻抗邊界），計算精度滿足 ISO 3744/3745 等國際聲學測試標準要求。

點擊立即報名 6/23 | AI/ML 驅動的天線、微波與互連器件電性能設計講師簡介：王曉峰 | Ansys主任應用工程師主題簡介：AI/ML技術正在加速天線、微波及互連器件電性能設計流程的智能化升級。通過機器學習對電磁仿真結果進行快速建模與預測，在保證精度的同時可顯著減少仿真次數，提升設計效率。

1、基于AI，快速構建全參數化的幾何模型。結合知識工程，實現所需預測的結構、厚度、材料等信息的參數化；2、設計仿真一體化，快速生成AI學習訓練所需的仿真模型及數據。基于單一的數據源，全參數化設計模型與仿真技術自動關聯，利用仿真自動化流程，多學科多目標優化技術，自動更新模型，自動更新仿真設置；3、AI神經網格搭建以及AI模型訓練&調試。

這種全尺度覆蓋能力，使得仿真結果能夠真正反映材料的真實性能，避免了傳統宏觀等效模型帶來的精度偏差。筆者曾參與某航空復合材料項目驗證，該平臺對碳纖維環氧復合材料層合板的剛度預測誤差控制在8%以內，遠超行業平均水平。其次，高效建模流程與降階技術大幅降低研發成本。

Focusing</h3><p>Altair 全球技術專家將分享<strong>最新 AI 技術“重塑”仿真設計領域的最新解決方案</strong>，內容涵蓋最新可視化建模、二次開發、電磁仿真設計、非線性結構分析、多物理場及多學科分析、輕量化設計和性能優化等。

全尺度 FE 分析效率最低，多尺度 FE 分析可并行化且效率更高，ML 驅動的多尺度分析效率最高。</p><p><strong>4.AI/ML 在高性能復合材料材料性能預測中的應用</strong></p><p>AI/ML 模型，例如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），<strong>可以有效地學習材料結構和性能之間的復雜非線性關系，從而預測復合材料的強度和失效行為</strong>。

一、主要研究方向碳纖維復合材料的研究主要分為材料設計、力學性能分析、制造工藝與結構仿真、失效與壽命預測四大類： 研究方向 主要內容 1.復合材料微觀建模 單纖維-樹脂界面模型、纖維分布統計模型、多尺度本構關系；研究纖維、界面和基體的耦合機理。

因此，深度學習賦能CAE的最佳途徑，在于利用其在歷史數據價值挖掘方面的能力，對數值模擬過程進行加速。 根據以上分析和討論，我們可以得到深度學習賦能CAE幾個具體方式： 1）跨尺度建模。CAE的核心目標在于仿真方案的精確模擬與優化。針對傳統數值模擬技術框架的不足，深度學習可以在多個尺度上進行降維。

<p>隨著汽車行業向智能化、電動化快速轉型，虛擬仿真技術正成為推動產品研發變革的核心驅動力。作為行業技術先鋒，泛亞汽車通過系統性布局，構建了完整的虛擬仿真技術體系，并總結出三個關鍵方向：<strong>打造數字化研發體系、探索精準仿真與智能優化，以及AI賦能創新</strong>。實現了研發效率與質量的全面提升。

直播內容：產品研發核心性能指標的仿真驅動設計與工程實踐——聚焦結構強度、疲勞壽命、NVH性能、風噪控制與安全性評估的設計仿真一體化解決方案。通過前沿仿真技術與實際工程案例的深度融合，展現如何以仿真驅動設計理念重塑產品開發流程，實現從概念設計到性能驗證的全鏈條數字化創新，助力工程師在復雜多約束條件下快速迭代優化，達成產品性能卓越與開發效率雙重突破。

直播內容：產品研發核心性能指標的仿真驅動設計與工程實踐——聚焦結構強度、疲勞壽命、NVH性能、風噪控制與安全性評估的設計仿真一體化解決方案。通過前沿仿真技術與實際工程案例的深度融合，展現如何以仿真驅動設計理念重塑產品開發流程，實現從概念設計到性能驗證的全鏈條數字化創新，助力工程師在復雜多約束條件下快速迭代優化，達成產品性能卓越與開發效率雙重突破。

? 拓撲優化Altair 強大的且經過驗證的生成式設計技術用于最有效地布置材料。在這里，可以為多學科載荷情況推導出最佳載荷路徑，包括數百種載荷工況、變量以及鑄件的制造約束。? 多學科優化在上述步驟中，將響應面建模（RSM）優化的應用與機器學習相結合，以滿足要求，并在非線性碰撞和鑄造仿真中為巨型鑄造結構提供最優的起筋方向和厚度分布。