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wx_fmt=png" width="1129" style=""></p><p><strong>二、如何利用AI方案進行電子元件焊接質量優化</strong></p><p>在數據分析與 AI 平臺 Altair^? RapidMiner^? 中，利用<strong>平臺產品 AI Studio 的數據分析及機器學習技術</strong>對焊接工藝展開優化。

評價測點標示方案匯總a）焊接順序優化方案本次依據成型焊工序和補焊工序，共擬定3種不同焊接順序。某一焊接順序示意圖b）工裝優化方案共設計兩種方案用于比夾具定位與焊接區域距離對焊接變形影響；共設計兩種方案用于對比補焊夾具增加定位夾具與否的影響。

借助Ansys Mechanical結構仿真軟件、Fluent軟件和Thermal Desktop軟件等仿真解決方案， 工程師能夠探索對整個AI數據中心進行功耗優化可能的方案。芯片級的不同熱管理仿真（左），液冷與風冷服務器機房的熱管理仿真（右）數字孿生助力打造數據中心的未來沒有哪家制造商或設計人員能夠獨立創建出優化AI數據中心所需的全部組件。

藉由這套工作流程，所預測的成型周期較傳統配置明顯縮短，成功展現異型水路結合AI，便能以簡易的驗證方式來加速設計優化。圖一、異型水路設計范例IPC團隊的工作流程射出成型的項目往往需要追蹤數十項數據。IPC團隊首先透過主成分分析（PCA），在確保不遺漏問題本質的情況下，縮減優化目標。

11月20日，Ansys總部將推出網絡研討會「Ansys HFSS + SynMatrix：AI 驅動的低損耗平面濾波器設計與優化」，將帶您深入了解 Ansys HFSS 與 SynMatrix的強強聯合如何重塑濾波器設計流程——通過 AI 驅動優化與自動化工作流程，大幅加速濾波器研發周期，幫助工程師實現更快、更準、更具競爭力的設計。

wx_fmt=jpeg&amp;from=appmsg"></p><p class="ql-align-right">介紹Celsius Studio的相關功能模塊；AI賦能仿真優化，協助您迅速識別熱風險，實現散熱設計優化。

基于ANSYS的多層堆疊模塊焊接殘余應力分析及選材優化 張 彥，許 典，趙希芳 ( 南京電子技術研究所，江蘇 南京 210039)摘 要：分析了某多層堆疊模塊的焊接殘余應力，討論了各功能層不同選材、焊接順序對模塊殘余應力的影響，并給出了優化方案。

AI優化：從繁瑣到自動化的跨越說到軟件許可管理中最讓人頭疼的問題，我想大家第一個想到的是“哪家用什么軟件都不清楚，能不能一直合規”。以前就這么個問題，還要靠人工去授權管理，簡直是巨大的痛點。2025年AI來了，很多人工智能工具已經開始介入日常審核、授權記錄的匹配分析了。

本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。

作品名稱：逆變器系統IGBT模塊連接可靠性仿真優化及AI技術應用探索作者：陽光電源股份有限公司 中央研究院 | 武文杰/時曉蕾/關鵬關鍵詞：熱固耦合，參數化建模，響應面優化，ROM降階作者說Ansys強大的多物理場耦合分析能力，以及和主流建模工具的無縫集成，為工程問題提供了堅實理論支撐與高效求解路徑，將傳統經驗試錯模式升級為仿真正向驅動設計，助力企業大幅縮短研發周期

AI/ML在設計優化中的應用&nbsp;</p><p class="ql-align-justify">2.

相比之下，若將這筆成本投入到AI基礎設施和軟件系統的建設中，不僅能實現焊點實時監測和預警，還能輔助質量檢測和傳感器監控。一家車企在應對焊接問題時，在焊槍中安裝了高精度傳感器，采集焊接時的各項參數，并基于歷史數據建立焊點分類模型。模型部署在焊槍中，能迅速判斷焊點是否合格，并輸出不合格圖示，及時提示人工補焊，有效避免了問題產品流入市場。

經過優化，車架主焊接結構減重253KG(5%)，剛度性能比優化前略有提升，應力滿足要求，吊載應力測試試驗及可靠性試驗均滿足要求。

eMMA與Simufact的集成方案不僅著眼于當前效能提升，更布局于未來的智能化能力躍遷：計劃2025年eMMA與Simufact將通過API直連，實現測量數據實時觸發焊接參數調整，達到實時控制閉環的目標；2026年后將進一步引入AI聯合優化機制，深度融合Simufact物理模型與eMMA的TSAF算法，生成“公差-成本-性能”帕累托最優解，動態推薦工藝窗口（如焊接速度/溫度區間）。

</strong></p><p>正是基于在仿真和AI領域的不斷探索，2024年賽力斯第四屆輕量化創新大會上，重慶三友、Altair、薈奇安聯合參賽的“底盤件優化與AI結合的應用”榮獲了極致優化獎。

人工智能賦能生成式設計? AI 支持的生成式設計全面優化工作流程在任何開發過程中，都必須考慮眾多要求，以協調輕量化設計、功能要求和可制造性。巨型鑄造組件的優化過程包括兩個階段。首先從基于線性化載荷情況的拓撲優化開始，以實現有效的材料布置。然后與多學科優化相結合，以評估組件的結構性能，并使用人工智能和機器學習支持的鑄造模擬來檢查其可制造性。

AI民主化在很大程度上取決于“人員”和“流程”的轉變應用，而不僅僅是技術。通過賦予工程師和技術人員AI的能力，并使他們成為企業發展轉型的一部分，真正的制造業轉型才能實現。在過去幾年中，我們看到很多頭部企業和機構通過數據科學和AI技術提升工程師的技能，幫助他們實現了令人矚目的解決方案，改善產量、優化運營和縮短交貨時間。

，為焊接工藝提供參數與焊接次序的自動優化計算。

在焊接過程中，零件變形難以控制通常是困擾工藝人員的一大難題。為了開發出更好的產品適應市場的快速變化，焊接工藝需要不斷的改進與優化。傳統的改進與優化方法主要依靠工藝人員的經驗和繁瑣復雜的工藝試驗，隨著計算機技術的發展和有限元理論的逐漸成熟，焊接模擬仿真技術已開始成為在焊接工藝優化改進過程中良好的手段和方法。

</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 6：從其他案例中得到啟發</strong></p><p><br></p><p>在應用AI之前，大多數人都想知道結果預測和流程優化在實踐中是如何實現的？