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，通過創新解決行業卡點難題，構建設計+仿真+優化+工業人工智能的完整智能工業軟件鏈條。

因此，如何提高旋轉機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統的旋轉機械葉片設計方法通常基于經驗或試驗，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設計的最優性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術，特別是神經網絡技術，對旋轉機械葉片進行設計和優化。近年來，國內外研究者對旋轉機械葉片設計、仿真和優化方法進行了廣泛研究。

Ansys的仿真工具和求解器使他們能夠優化電池設計，并在工廠車間確定合適的設備和工作流程，從而提高流程中的可擴展性、質量和可持續性。”Ansys的客戶——英國電池工業化中心（UKBIC），是一家國家級電池工藝制造規模化設施，其依托仿真為不斷發展的電池行業提供技術。該設施在使用Ansys多物理場軟件開發電池技術和技能方面發揮著關鍵作用，以助力英國實現電氣化目標。

（數據格式要求請提前咨詢培訓講師）培訓日程：培訓時間：9月25-26日培訓地點：北京市朝陽區天澤路16號潤世中心2號樓B座12層面向人群：各學科仿真應用工程師、設計優化工程師、可靠性分析工程師，以及希望利用機器學習/人工智能提高工作效率的工程師。

畢業于清華大學工程力學系，在汽車零部件、航天航空、能源建筑等領域有豐富的仿真分析經驗。

、汽車、醫療、能源、機械、電子等各領域的增材制造仿真問題，針對客戶的需求能夠提供有效、合理的增材制造仿真解決方案，為客戶解決實際問題。

因此在設計過程中需要不斷地調試，但實車測試成本高昂，費時費力。而通過海克斯康工業軟件旗下的多體動力學仿真軟件Adams，可輕松實現整車在不同行駛工況下的仿真分析，從而縮短開發周期，提高工作效率。同時，智能實時仿真平臺ODYSSEE能夠基于CDC減振器仿真模型或實測數據，快速構建CDC減振器機器學習模型，并應用于Adams整車仿真分析中，從而幫助工程師更加高效地完成CDC減振器的設計工作。

對于智能汽車的天線和傳感器組件優化，達索CST（電磁和多物理場仿真軟件）工作室套裝，能夠對天線元件的輻射特性進行仿真，減少實驗室中的測試，可以輕松實現以下兩個方面的仿真： 1、在多層射頻板上設計饋電結構和輻射元件的布局。

本期直播將結合實際應用案例，全面展示海克斯康VTD自動駕駛仿真軟件是如何助力智能網聯汽車仿真測試全流程。歡迎預約報名！

，從而創建全面的設計到制造工作流程，增強產品生命周期管理（PLM）流程新思科技旗下公司Ansys提供的AI技術，助力Sumitomo Riko在汽車零部件設計和制造過程中實現了加速求解和效率提升。

江淮汽車技術中心副主任楊敏向與會的各位介紹了江淮汽車仿真業務的發展歷程與規劃，充分肯定了海克斯康設計與工程仿真軟件的強大技術實力，同時也對仿真數據管理平臺的實施寄予厚望。江淮汽車與海克斯康工業軟件的合作不僅是仿真系統的數字化整合升級，更應該對汽車行業起到一個示范作用。

例如，在制造業中，HyperWorks可以幫助分析傳感器數據，檢測設備故障和預測維護需求，從而提高生產效率和降低維護成本。4. 智能優化和設計HyperWorks提供了強大的優化工具，可以幫助自動化設計過程并優化設計參數。例如，在航空航天工業中，HyperWorks可以應用于飛機結構設計，通過優化設計參數來減少重量、提高強度和耐久性。

圖2 第一個設計方案，制造成本太高然后，設計團隊使用Adams設計了第二個方案，如圖3。Adams是一款多體動力學仿真軟件，驗證和優化機構運動方案非常有效。在本案例中，翻轉裝置運動部件之間使用連接器進行連接，運動施加于平衡器和作動器。此外，在翻板和作動器臂之間施加接觸，以驗證作動器中的力。這有助于確認氣動作動器中的驅動力足以滿足提升測試部件所需的負載要求。

天洑在提供軟件產品的同時，亦為企業客戶提供定制開發服務，包括CAE前后處理開發、專用求解器開發、工業設計平臺搭建、人工智能平臺開發、輔助工具開發等。 天洑擁有一支由多名清華大學博士構成的經驗豐富的研發和技術團隊，聚合了強大的軟件研發背景、智能制造背景、智能設計背景、智能運維背景、工程仿真技術背景和各行業的工程應用背景。

點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。 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。

然后，我們將把聯合仿真集成到設計過程中，以便在產品開發周期的早期就可以優化液力變矩器的設計。”

中南大學信息科學與工程學院教授王勇 中南大學信息科學與工程學院教授王勇分享了人工智能技術在汽車輕量化設計中的應用。王勇表示，汽車輕量化設計是一個昂貴的黑盒優化問題，人工智能技術的應用有助于縮短設計周期，從而實現在保證汽車耐撞性、安全性、穩定性、平順性等性能指標不降低且造價不升高的情況下，合理減輕汽車重量的最終目標。

福特正在尋找一種方法來模擬不同液力變矩器設計的影響，以便工程師能夠在設計和開發階段進行智能權衡。

使用Ansys仿真軟件后，蒂森克虜伯普利斯坦在原始金屬部件的基礎上減重50%，同時也滿足了全部機械性能和原始設備制造商（OEM）要求。 創新性的輕量化產品外殼也符合蒂森克虜伯普利斯坦的生態與經濟目標，并鞏固其汽車轉向系統領先供應商的地位。使用與仿真設計軟件集成的材料智能軟件，更多的制造商能快速評估材料，做出材料決策。

此外，人工智能 / 機器學習還能預測材料特性，填補傳統測試標準未覆蓋的數據空白。在設定好規則后，借助人工智能探索設計方案的替代選項，不僅速度更快，還能得出具有創新性的解決方案。同樣，人工智能也可用于優化制造過程參數，保障產品質量。