鋼材斷裂預測中的VGM模型和CVGM模型參數如何標定？
個人要做腐蝕鋼材VGM及CVGM的斷裂預測模擬，但是只能得到腐蝕鋼材的單軸拉伸試驗數據，不知能否基于該試驗數據，對斷裂預測模型參數進行標定，為后續的有限元分析提供斷裂預測的基礎。1、分析中，是否確定模型參數后，就能直接應用VGM及CVGM模型進行斷裂預測；2、能否僅通過鋼材試件的單軸拉伸材料屬性及有限元分析，對材料的VGM及CVGM參數進行標定；抑或是需要更多的試驗數據。
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TY_8459 ??? 2年前
【時序預測】Transformer模型在時間序列預測領域的應用 
通過這種方式，讓模型在預測被mask掉的部分時，既能考慮前面、后面的序列，也能考慮同一時間段沒有被mask的序列。下圖展示了無監督預訓練時間序列模型對時間序列預測任務帶來的效果提升。左側的圖表示，不同有label數據量下，是否使用無監督預訓練的RMSE效果對比。可以看到，無論有label數據量有多少，增加無監督預訓練都可以提升預測效果。
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牛頓家的計算機 ??? 3年前
用Python控制Comsol自動運行方法（三）：構建并訓練深度神經網絡代理模型 
為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結合深度神經網絡（DNN）構建代理模型。具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓練數據集。這些數據包括輸入參數（如幾何尺寸、材料屬性）和輸出結果（如場分布、響應值）。隨后，DNN模型通過這些數據進行訓練，學習輸入與輸出之間的復雜非線性關系。訓練好的代理模型能夠在毫秒級時間內預測結果，顯著提升計算效率。
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鋰電芯動 ??? 11月前
【AI+波浪補償】AR模型實時船舶運動預測中的尺度效應 
與AR模型相比，這里采用波浪測量值作為時間序列模型的附加輸入。當預測時間短于4s時，ARMA模型可以給出很好的預測結果，但當預測時間超過4s時，ARMA模型就無法捕捉到目標船運動的振幅，而且，只有在準確感應到距離船頭較遠的波浪時，才能得到滿意的結果，而在實際情況下，準確的相位分辨波浪遙感還是非常困難的。 某一預測模型的可預測性受到船舶運動時間序列特征的影響。但這些關系仍不明確。
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海工 ??? 3年前
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
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explicit ??? 2年前
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
MBSE產品模型架構應用：基于模型驅動架構概念的自主水下航行器控制器的MBSE應用（下） 
該應用模型基于MBSE方法，結合MDA概念、實時UML/SysML、EKF/UKF算法和HA系統化地實現控制器。AUV的動力學模型和控制結構首先用于結合CIM、PIM和PSM等MDA組件進行控制。在 CIM 中，用例模型使用連續行為、EKF/UKF 算法和 HA 進行定義，以密切控制需求。PIM的建立是為了通過構建實時壓縮模式來建立設計模型。
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一起學MBSE ??? 2年前
構建高精度橡膠仿真模型：面向耐久性預測的材料測試體系 
工程價值量化材料的疲勞裂紋擴展速率與裂紋萌生壽命，確定其耐久極限，為基于物理機理的疲勞壽命預測模型提供關鍵輸入。疲勞裂紋擴展測試示意圖粘彈性、粘滯生熱與熱力學屬性表征材料對時間、頻率和溫度的依賴性，對于預測動態工況下的性能與生熱至關重要。
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Endurica ??? 1月前
Moldex3D模流分析之發泡預測模型 
與原有的Han and Yoo 模型比較后可發現，使用Modified Han and Yoo 模型可以較精準地預測出這些萎縮的氣泡(圖五)。同理，若將此模型應用于抽芯制程，亦可更精確得知氣泡全部溶回熔膠所需要的保壓時間。
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Moldex3D 中國 ??? 3年前
MBSE產品模型架構應用：基于模型驅動架構概念的自主水下航行器控制器的MBSE應用（上） 
AUV的控制器設計一直是一個挑戰，因為控制器與復雜水下環境中的AUV動力學密切相關。AUV控制器可以由離散模型、連續模型及其在混合動態系統（HDS）中的相互作用組成，如混合自動機（HA）建模。傳統的控制方法通常用于實現復雜系統，以使其對控制器更有效，它們也被用于構建AUV控制器。
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一起學MBSE ??? 2年前
有限元模型如何通過仿真時間分析來預測現實時間的大小？
有限元模型如何通過仿真時間分析來預測現實時間的大小？比如在仿真軟件中模型計算2s的步數，他模型對應在現實中是作業了多久呢？各位大佬 求指教！
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默_3670 ??? 1年前
2025大賽優秀作品 | 基于optiSLang的干式變壓器溫升預測模型 
本文基于CFD仿真數據，利用optiSLang工具開發元模型，兼具快速的數值模擬原理與CFD的物理模型分析，實現了準確性與效率的結合。經過訓練與優化后，元模型的平均預測誤差僅為5*10?11K，且能在3秒內完成計算。該方法能助力電氣設計過程中的溫升預測，幫助工程師更快優化結構和材料選擇。同時，由于能準確預測溫升，設計裕度可被縮減，從而降低材料成本。
1965
Ansys中國 ??? 4月前
MBSE:基于模型的系統工程在航空發動機控制設計中的應用 
通過用例圖、活動圖、時序圖、狀態機圖等模型對地面起動過程進行建模分析，發現并完善了自然語言在起動控制邏輯描述方面存在的不足。最后利用狀態機進行了發動機地面起動模型仿真，對地面起動控制邏輯進行了驗證。 在利用活動圖梳理發動機地面起動功能流過程中，發現使用自然語言描述復雜系統時存在以下 2 類問題。 1）文字表述存在二義性。
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一起學MBSE ??? 2年前
Wolfram 語言分析基于捕食-食餌模型的農作物產量預測和地下水變化趨勢 
通常來說，很難預測快速應用科技的速度。所以，在以灌溉為基礎的農業行業沒有采用顛覆性科技的情況下，我們可以信任模型的預測。 那為什么在地下水抽取峰值和農作物產量峰值之間會有滯后呢？原因是多維度的。由于化肥使用更高效種植狀況被優化，莊稼產量穩步上升。更細微的原因是種植撂荒。
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墨光科技 ??? 2年前
Wolfram 語言分析基于捕食-食餌模型的農作物產量預測和地下水變化趨勢 
通常來說，很難預測快速應用科技的速度。所以，在以灌溉為基礎的農業行業沒有采用顛覆性科技的情況下，我們可以信任模型的預測。 那為什么在地下水抽取峰值和農作物產量峰值之間會有滯后呢？原因是多維度的。由于化肥使用更高效種植狀況被優化，莊稼產量穩步上升。更細微的原因是種植撂荒。
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墨光科技 ??? 2年前
RecurDyn成功案例：利用虛擬模型對諧波齒輪傳動性能進行預測 
▎結論? 評價修改后的齒形的性能，并將其反映在設計中? 通過虛擬模型，預測各種設計條件的效率和誤差，并確定最優參數? 通過利用虛擬模型的定量評價，節省試驗所需的時間和費用▎其他應用場景 掃碼添加官方微信加入技術交流群
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杭州擬創（RecurDyn原廠） ??? 2年前
成功案例丨開發時間從1小時縮短到3分鐘：如何利用歷史數據訓練AI模型，預測設計性能？ 
</p><p><br></p><p>數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。
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ALTAIR ??? 1年前
【技術貼】基于模型的xCU控制系統開發 
另外AVL集成及開放式開發平臺Model.CONNECT?支持通過CAN、TCP/IP或者UDP協議將電腦中運行的仿真模型（虛擬的部件）與真實的控制器直接相連或者與HiL系統相連；值得一提的是M.C.還支持將一些本身計算速度能夠達到實時性，但是并不能支持實時操作系統的仿真模型集成到平臺上，完美地實現了虛擬（非實時系統）與真實（實時系統）世界的鏈接。
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AVL先進模擬技術 ??? 3年前
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。
1986
matlab應用與學習 ??? 2年前
Moldex3D模流分析之如何設定實體模型的閥式澆口控制屬性？ 
備注 1.澆口控制的設定僅適用于熱澆道。 2.若澆口控制套用于實體模型，僅可有一個進澆點。
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Moldex3D 中國 ??? 2年前
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