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Altair解決方案 孔探式熱像儀的核心測溫點為前透鏡溫度，LAND? 所有孔探式熱像儀均在前透鏡處配備熱電偶，以確保透鏡得到充分冷卻，始終處于工作溫度范圍內。為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。

為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair&nbsp;romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。<strong>其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度</strong>。

；optiSLang的ROM降階技術，使得不具備編程基礎的仿真工程師也能低成本借助AI工具進行仿真提效，大幅降低了智能分析的技術門檻，真正實現了工程效率與專業精度的平衡。

—— JetZero 首席設計官John Vassberg”HyperWorks 2026 六大核心創新? AI 驅動的設計與仿真依托幾何深度學習、生成式算法及 GPU 加速降階建模 (ROM) 技術，可實現近實時預測與更快的驗證流程。

—— JetZero 首席設計官John Vassberg”HyperWorks 2026 六大核心創新? AI 驅動的設計與仿真依托幾何深度學習、生成式算法及 GPU 加速降階建模 (ROM) 技術，可實現近實時預測與更快的驗證流程。

本主題聚焦 Icepak 新功能帶來的建模效率提升與模型復用能力，介紹如何快速輸出可用于三維精細分析的高保真模型，以及可直接嵌入系統級運行的降階代理模型，實現從局部熱點分析到整機熱行為預測的貫通。

? 適應不同類型、不同變量的模型降階支持結構、電磁、流體、熱及多物理場耦合仿真模型的降階，支持線性/非線性、靜態/動態試驗數據降階。? 豐富的智能降階算法提供各種類型的智能降階算法，包含克里金插值、徑向基函數、深度神經網絡、優化神經網絡等，對不同體量、不同復雜度的仿真模型具備較好的適應性與泛化能力。

本主題聚焦 Icepak 新功能帶來的建模效率提升與模型復用能力，介紹如何快速輸出可用于三維精細分析的高保真模型，以及可直接嵌入系統級運行的降階代理模型，實現從局部熱點分析到整機熱行為預測的貫通。

通過機器學習聚類技術，Altair幫助用戶從海量仿真數據中快速識別最優設計方案，展現了“AI驅動的仿真”在實際工程中的巨大潛力。? 高效的模型創建基于幾何圖形（網格或 CAD 格式），算法可以將這些轉換為值，以便可以比較、編輯、聚類幾何圖形并將其劃分為組和類。這使得模型組織更容易，并使建模過程更高效。

預測使用 RTX3050，僅需13秒，得到的曲線非常接近。5.romAI 預測齒輪箱溫度另一個工具是 romAI，它是一種降階模型工具，使用多層感知網絡進行狀態預測。分析對象是齒輪箱攪油分析，采用 nanoFluidX 兩相流模型計算，單個模型在A100 GPU上需12小時。我們使用5個樣本點訓練齒輪表面的對流換熱系數（HTC）。

2）流場預測/降階模型：此類應用方式是通過神經網絡直接替代傳統的理論或數值模擬建模手段，直接對流場進行建模和預測。 3）加速數值求解過程：此類應用主要針對剛性較強的問題求解，如 Poisson 方程。Poisson 方程問題主要常見于不可壓Navier-Stokes方程的壓力分離解法，這類解法將速度單獨求解，然后進行壓力修正使之滿足連續方程。

如今，AI 工具鏈已廣泛集成進 HyperWorks 平臺，幫助工程師高效建模、快速預測、降低門檻、提升協同效率，逐步實現從“工具增強”走向“流程智能”。與其說 AI 正在改變仿真，不如說它在拓展仿真的邊界。

在本次會議中，您將了解由物理感知降階模型驅動的多物理場仿真、從芯片到系統的建模以及多保真數字孿生，如何在整個生命周期內實現可持續、高性能的數據中心。誠邀您報名參與，深入理解從芯片到系統環境的仿真如何幫助構建面向未來的高性能數據中心。點擊立即報名

依托全新 Transformer 架構的物理預測模型在數據有限或不完整的情況下也能實現精確的仿真。機器學習模型作為求解器，可縮短仿真時間并提升可靠性。基于 AI 的降階建模 (ROM) 能夠更加快速、精確地對非線性系統進行仿真，并在設計過程的早期階段提供寶貴的見解。

間隔層的優化工作引出了兩個關鍵工程問題： 實際 AMR 系統中的壓力損失，與理想化通道模型預測的結果存在多大差異？ 何種間隔層厚度能在結構耐久性與液壓效率之間實現最佳平衡？為找到答案，Magnoric 需要一套先進的仿真與測量解決方案，能夠精準捕捉復雜 AMR 幾何結構中的流動特性、壓降及熱傳遞過程。

AI 驅動仿真：顛覆傳統，效率提升千倍最新 HyperWorks 2026 深度融合幾何深度學習、GPU 加速降階建模（ROM）、物理 AI 技術，實現仿真范式革新Altair。

AI底座具備自學習功能，不斷迭代優化算法，持續提升企業智能化水平。支持國產服務器和國產操作系統，讓企業智造升級無后顧之憂。會議期間，天洑展出自主研發產品：工業AI底座TFIIF。軟件提供拖拽式建模方式，實現仿真計算結果數據動態集成接入，內置物理特征提取、模型降階、機器學習等技術方法，實現仿真降階模型訓練，大幅降低了建模復雜度。

、無錫市信息化協會聯合主辦的犀數工坊“AI+制造”系列活動第四期——“AI賦能研發設計”主題沙龍在無錫人工智能產業園成功舉辦。

一、AICFD簡介智能熱流體仿真軟件AICFD由天洑自主研發，在業界率先引入人工智能技術，高效解決工業級流動、傳熱、多相流、噪聲及燃燒等復雜仿真問題，為工程師提供更高效、精準、易用的流體仿真解決方案。 二、版本更新簡介AICFD 2026R1版本更新聚焦在智能建模、AI網格、幾何模塊、旋轉機械、多相流及后處理等方面。

高保真與高效率的平衡AI驅動的模型降階（ROM）和生成式模型（如擴散模型）將進一步提升代理模型的精度，使其逼近傳統高保真仿真結果，同時計算成本大幅降低。例如，在空氣動力學仿真中，AI可快速生成高分辨率流場預測，替代部分CFD計算。3. 多學科協同與系統級仿真AI將更深度整合機械、電子、軟件等跨領域模型，支持復雜系統（如整車、智能駕駛系統）的全鏈路仿真驗證。