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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。

Cadence 于 2022 年收購了 Future Facilities，電氣和機械工程師現在可以使用一流的電子散熱技術。此外，Celsius Studio 能夠無縫地用于設計同步多物理場分析，助力設計人員在設計流程的早期發現熱完整性問題，并有效利用生成式 AI 優化算法和新穎的建模算法來確定理想的散熱設計。

IPC團隊采用「仿真優先」的工作流程，并結合基于主成分分析（PCA）的目標篩選、類神經網絡（ANN）代理模型，以及多目標演化優化，該團隊成功將過去須耗時數周的傳統試誤法，轉為一套結構化、以數據為導向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設計方案。模擬與AI：優化設計決策的關鍵推手冷卻通常占整個射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應力、翹曲和位移的主要原因。

（以下簡稱Hero）致力于通過將人工智能（AI）和機器學習技術融入有限元分析（FEA）流程，以加速產品開發周期。</p><p><br></p><p>在其首個AI驅動項目——摩托車把手設計優化中，Hero 采用了Altair^? PhysicsAI?幾何深度學習解決方案，利用歷史數據訓練AI模型并預測設計性能。

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。

為研制結構穩定、安全可靠的旋銑設備，研究人員從旋銑成型機理著手，探究了工藝路徑、切削參數、刀具數量、刀具材料、工件屬性等因素對切屑形貌、切屑分布、成型精度、裝備加工效能的影響，構建了時變切削力模型、時變熱源模型，優化了刀具數量和布局方式，為旋銑系統動力學分析、裝備結構設計和優化、裝備性能提升提供了重要的技術支持 。 旋銑系統的熱特性和動靜態性能是旋銑系統穩定性研究的重點。

邱徐文博士30年來潛心研究透平機械設計技術，在國際會議和期刊上發表了多篇關于葉片逆設計、透平機械機理研究和集成設計系統等有影響力的論文，特別是發明的“Qiu氏滑移系數模型”為軸流、徑流和混流葉片的滑移系數計算提供了一個共同的理論基礎，已被同行廣泛研究和采用，并且被收錄入一本著名的葉輪機械的教科書中。

象鼻機器人是一種模仿象鼻行為的具有無限自由度的機械手臂，目前正在研發中。這種機械臂機器人是由一組圓盤，通過中心連接到一個柔性軸上，由一組穿過圓盤的電纜控制。電纜的末端直接連接到電機上。手臂具有連續運動，可針對特定的應用場景進行定制，例如，探查危險區域。為了優化這種柔性機械臂的設計，需要研究幾個參數：纜繩張力、纜繩末端隨時間變化的力、驅動機構所需的力、機器人的工作體積。

圖2 用于數據準備的基本模型02 DOE生成 此步驟包括生成具有不同幾何構型的所有模型。這里也是我們創建過程文件的地方，該文件用于修改基本模型。在Mentat的頂部菜單欄上選擇：AI/ML工具 ? 實驗設計。圖3 實驗設計菜單生成按鈕提供了圖4中的下拉式菜單。在這里，我們定義了要用于修改基本模型的參數，它們還充當優化問題中的設計變量。

圖2 用于數據準備的基本模型02 DOE生成 此步驟包括生成具有不同幾何構型的所有模型。這里也是我們創建過程文件的地方，該文件用于修改基本模型。在Mentat的頂部菜單欄上選擇：AI/ML工具 ? 實驗設計。圖3 實驗設計菜單生成按鈕提供了圖4中的下拉式菜單。在這里，我們定義了要用于修改基本模型的參數，它們還充當優化問題中的設計變量。

圖2 CRM機翼在不同設計變量數時的FFD框圖示圖3 KPCA-Kriging與Kriging模型驗證誤差隨設計維數變化曲線圖4 KPCA-Kriging 模型驗證誤差隨選擇的有效維數變化曲線（118維設計變量）2）建立了基于SN-DRSM的高效全局氣動優化設計方法，并在復雜跨聲速氣動外形優化設計中得到應用和驗證。

畢業于北京航空航天大學航空發動機專業，先后在北京華清燃氣輪機有限公司和中國科學院工程熱物理研究所承擔渦輪設計和試驗工作，擁有豐富的旋轉機械仿真和優化設計經驗。

借助基于模型的電氣/電子系統開發改變未來 復雜性日益提高的系統設計和工程領域挑戰短期內不會消失，尤其是在電動汽車和自動駕駛車輛增加的情況下。要在應對相關法規、安全挑戰的同時滿足不斷提高的盈利和生產目標，所有學科的產品建模，包括機械、電氣和電子以及軟件，都必不可少。

通過這些仿真，研發人員可以優化電機、齒輪等驅動部件的設計，提高系統的傳動效率和可靠性。同時，熱與聲學問題的分析能夠幫助研發人員解決機器人在運行過程中可能出現的散熱和噪聲問題，提升機器人的整體性能和用戶體驗。05AI大模型集成與復雜場景模擬海克斯康工業仿真軟件支持將AI大模型引入Adams，為人形機器人研發提供更強大的智能化支持。

AI數據中心的設計人員可以使用Ansys TwinBuilder——基于仿真的數字孿生平臺，整合其他制造商和供應商提供的組件和設施的仿真模型，以創建數據中心的數字孿生。制造商和供應商可以將自己的模型保存為降階模型（ROM）格式，以便AI數據中心設計人員能夠直接運用其組件仿真模型開展工作。通過構建AI數據中心的數字孿生，設計人員能夠對數據中心的各項性能（從計算性能到能耗）進行全面建模和優化。