設計仿真 | ODYSSEE機器學習方法助力提高傳動系統開發時效 
02確定輸入參數的變化范圍，利用ODYSSEE中的DOE工具生成仿真樣本點。03針對每一組樣本點（對應一組輸入參數設置），通過仿真分析獲得系統輸出響應。04基于仿真分析的輸入和輸出結果，構建機器學習訓練數據集和驗證數據集。05利用訓練集數據在ODYSSEE中進行機器學習快速預測模型搭建。06利用驗證集數據來對機器學習模型預測精度進行評估。
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海克斯康設計與仿真 ??? 10月前
基于深度學習的機器人目標識別和跟蹤 
如今，深度學習算法的發展越來越迅速，并且在圖像處理以及目標對象識別方面已經得到了較為顯著的突破，無論是對檢測對象的類型判斷，亦或者對檢測對象所處方位的檢測，深度學習算法都取得了遠超過傳統機器學習算法的準確率。當前，可以機器人技術分為以下兩種學科的跨學科分支，即工程和科學。其包含計算機科學、機械工程、電子信息工程等。
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DSJ123 ??? 3年前
小米發布仿生四足機器人“鐵蛋”！解讀背后的建模和仿真技術 
首先，利用SolidWorks建立四足機器人的三維模型，在Adams中建立虛擬樣機，設置環境模擬量模擬四足機器人在現實環境中的運動和狀態。然后，為實現四足機器人穩定行走，需要實時地對四足機器人狀態進行分析和控制。Adams和Matlab的聯合仿真可實現這一過程。整個過程中Adams虛擬樣機作為被控制對象，需要從Matlab中獲得驅動數據。
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深圳北鯤云計算有限公司 ??? 3年前
直播預告-基于機器學習的車輛行人保護頭部仿真研究 
同時機器學習能夠在極短的時間內（秒級）對加速度曲線預測并達到相當高的精度。圖5. 35和47號點預測加速度曲線精度對比應用價值整車開發項目中采用ODYSSEE 軟件的機器學習方法，在仿真效率的提升方面效果非常明顯，對項目開發周期和性能平衡具有很好的促進作用。對于碰撞安全、約束系統和行人保護作為高度非線性的工況，目前面臨仿真精度相對低和計算量大等現實困難。
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海克斯康設計與仿真 ??? 2年前
設計仿真 | 馬恒達使用Adams與ODYSSEE機器學習構建頻率相關阻尼器準確預測行駛和操縱性能 
總試驗數據的80%用于模型的開發和訓練。剩下的20%用于開發模型的測試和驗證。逆動力學模型顯示了FSD阻尼器系統性能預測的期望精度。本文研究結果表明，機器學習方法改善了項目的行駛和操縱預測開發階段，顯著縮短了測試時間。
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海克斯康設計與仿真 ??? 1年前
集成式機器設計和制造仿真軟件（免費領文檔） 
下載白皮書，了解集成式設計和仿真如何改善和提高數字化和可視化原型制作。智能性能工程和機器仿真機器仿真和驗證結果通過智能性能工程存儲在同一個集中存儲庫中，這樣可以實現信息共享自動化、改進不同工程領域之間的協同并且更好地為客戶需求提供支持。機械制造商無需從頭開始，而是在機器仿真和測試積累的現成工程知識基礎之上，使用此成熟組件庫，加快設計流程。
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技術鄰公告 ??? 4年前
機器學習與深度學習簡述和工程案例展示 
機器學習(Machine Learning)，是一門人工智能的科學，是通過用算法解析數據，不斷學習，對世界中發生的事做出判斷和預測的一項技術。
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琳泓comsol ??? 4年前
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹 
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹直播時間：3月12日 19:30課時章節：第1節課（共1節）適用人群：想要了解學習機理和機器學習建模在化工新能源中的應用背景：很多的新能源尤其是燃料電池系統其實也算一個小型的化工系統，這個系統可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來發電驅動汽車或者向電網輸送，也可能是在逆向運行采用電網的電來分解水制氫。
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技術鄰直播 ??? 2年前
設計仿真 | 基于ODYSSEE 的機器學習方法在汽車約束系統魯棒性分析中的應用 
圖2. 25個DOE樣本點空間分布機器學習模型搭建基于上述DOE樣本點進行的碰撞仿真，采用機器學習模型構建設計變量與各個響應曲線的關系。基于R2精度評價標準，采用交叉驗證法對駕駛員側約束系統碰撞仿真結果進行機器學習算法尋優。結果表明，本征正交分解（POD）+Kriging方法在所有算法中精度最高。
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海克斯康設計與仿真 ??? 2年前
設計仿真 | 應用Marc和機器學習軟件進行非線性模型優化 
為了滿足Marc/Mentat用戶對人工智能（AI）和機器學習（ML）的需求，從Marc2021.4版本開始，在前處理器Mentat中引入了一個新的AI/ML工具彈出菜單，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式。ML技術的使用大致可以分為兩個階段：離線數據訓練和在線操作（包括參數研究、預測和設計優化）。
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MSC結構軟件 ??? 2年前
設計仿真 | 應用Marc和機器學習軟件進行非線性模型優化 
為了滿足Marc/Mentat用戶對人工智能（AI）和機器學習（ML）的需求，從Marc2021.4版本開始，在前處理器Mentat中引入了一個新的AI/ML工具彈出菜單，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式。ML技術的使用大致可以分為兩個階段：離線數據訓練和在線操作（包括參數研究、預測和設計優化）。
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海克斯康設計與仿真 ??? 2年前
熱仿真介紹、學習步驟講解及散熱仿真軟件Icepack和Flotherm的對比分析（含176講零基礎視頻教程） 
在現代科技的高速發展中，熱設計與散熱仿真成為了許多工程師日常工作中必不可少的一項任務。在面對愈發復雜的產品和系統結構時，如何確保散熱效果的高效與可靠性，成為了每個工程師關注的焦點。本文將介紹一些熱仿真學習方法，并深入探討Ansys Icepak和Flotherm兩款熱仿真軟件的特點和應用，幫助您更好地應對熱設計和散熱仿真挑戰。
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技術鄰公告 ??? 1年前
機器學習 遷移學習 
2.機器學習框架與基本組成3.機器學習的訓練步驟4.機器學習問題的分類5.經典機器學習算法介紹目標：機器學習是人工智能的重要技術之一，詳細了解機器學習的原理、機制和方法，為學習深度學習與遷移學習打下堅實的基礎。
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DSJ123 ??? 3年前
設計仿真 | 融合DeepSeek大語言模型的SimManager仿真平臺 
仿真關鍵結果、輸入參數等數據可以結構化存儲在仿真平臺中，并可高效查詢檢索和進行數據之間關聯追溯。而機器學習能利用這些數據進行訓練，進而可以進行快速性能預測和優化。大語言模型則可對仿真知識文檔等非結構化知識進行提煉和重用。2.3提高仿真研發效率利用機器學習可實現模型降階，對復雜的仿真計算進行簡化和加速。
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海克斯康設計與仿真 ??? 1年前
設計仿真 | 基于ODYSSEE & Actran快速實現結構隔聲量預測和優化 
總結 本案例展示了人工智能/機器學習仿真工具ODYSSEE結合聲學仿真軟件Actran來進行結構隔聲量的快速預測和優化的工作流程。基于Actran的仿真結果數據，可以在ODYSSEE中構建秒級快速預測模型，幫助工程師快速分析不同參數組合下的結構隔聲量，并且能實現多目標和多參數的設計優化，從而提高工程師的工作效率，縮短產品開發周期，實現企業的降本增效。
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上海庭田信息科技有限公司 ??? 8月前
設計仿真 | 基于ODYSSEE & Actran快速實現結構隔聲量預測和優化 
總結本案例展示了人工智能/機器學習仿真工具ODYSSEE結合聲學仿真軟件Actran來進行結構隔聲量的快速預測和優化的工作流程。基于Actran的仿真結果數據，可以在ODYSSEE中構建秒級快速預測模型，幫助工程師快速分析不同參數組合下的結構隔聲量，并且能實現多目標和多參數的設計優化，從而提高工程師的工作效率，縮短產品開發周期，實現企業的降本增效。
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海克斯康設計與仿真 ??? 8月前
使用機器學習提升復合材料加工模擬速度1000~10000倍 
圖1 仿真精度和仿真效率之間的平衡用機器學習代替有限元鑒于機器學習 (ML) 和數據驅動方法的快速發展，許多科學和工程領域都已經開始嘗試機器學習的應用。
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復合材料力學-君莫 ??? 3年前
設計仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動力學仿真 
ODYSSEE中生成機器學習模型的步驟如下：01確定研究系統的輸入參數和輸出參數；02準備搭建機器學習模型的相關數據，即在不同輸入參數條件下的輸出結果響應，可以是仿真數據，也可以是試驗測試數據；03將準備好的數據拆分為訓練數據和驗證數據，訓練數據用于機器學習的訓練，驗證數據用于訓練好的機器學習模型校驗，從而保證預測結果的精度；04通過嘗試不同的機器學習算法以及相應的超參數
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海克斯康設計與仿真 ??? 11月前
設計仿真 | 如何快速預測車身結構的動態特性 
機器學習+CAE仿真是未來仿真的一種趨勢，Odyssee作為一款新型的基于機器學習的仿真工具，搭載一款便捷、性能優異的工作站進行模擬仿真十分重要。
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海克斯康設計與仿真 ??? 2年前
設計仿真 | 基于Adams與Odyssee機器學習的超跑變速箱機構優化方案 
“使用 Adams 和 ODYSSEE 聯合分析策略，我們團隊能夠迅速發現了潛在的故障，并相應地調整了公差范圍。這改善了我們設計變速箱的響應速度,通過及時調整來降低整體制造成本”-Joel Ortiz，Tremec 概念工程師變速箱機構控制著換檔的質量和有效性。這會影響車輛的速度、加速度和燃油效率，從而顯著影響車輛性能。
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海克斯康設計與仿真 ??? 1年前
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