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然而，傳統仿真流程腳本復雜、難以監控、依賴人工操作等局限，已成為制約企業研發效率的瓶頸。本期案例分享將圍繞某知名汽車制造企業的仿真自動化需求，深入剖析神工坊^?如何為其打造 AutoCAE 汽零自動化仿真云平臺，實現垂直專業仿真效能的跨越式提升。

Ansys DDR Plus——全自動化的DDR協議SI仿真軟件面向高速DDR設計的自動化SI仿真平臺，智能識別DDR協議通道，一鍵完成建模與仿真，顯著縮短DDR的Sign-off周期。

ProSim平臺為基于仿真任務的通用型流程自動化仿真平臺，聚焦仿真流程全鏈路自動化，具有完備的定制化仿真任務（單電機仿真、電機+電控系統仿真）功能，以滿足1-N研發對成熟平臺拓展、競品分析、創新性方案驗證、跨學科聯合仿真等高效高精度仿真需求。

仿真自動化從原理上來說，分為設計、仿真分析流程（業務過程）自動化和設計、仿真軟件自動化。前者是將設計、仿真分析流程封裝成模板，控制代碼驅動模板自動執行。后者則是為設計、仿真軟件開發接口，控制代碼通過軟件接口驅動仿真軟件自動執行。

任務添加完成之后，軟件自動回到“自動化：任務管理器”界面，可以看到，任務前面有綠色的勾，而且進度條為空，則表示隊列式仿真任務已經完成。可直接雙擊相應的項目，進入仿真環境，查看或分析仿真結果。對于有綠色進度條的仿真項目，則是當前仍在計算的仿真項目，需要等待其仿真完成，再進行結果查看。NCSIMUL Automation自動化仿真模塊，可極大的優化大項目仿真慢的問題。

中層：金字塔中層基本都具備一定的自動化運維能力，如資源監控、權限分配等，但同時也存在著一定程度的功能缺失，比如需要IT自行搞定支持列表之外的軟件、除云廠商的仿真平臺之外均缺失集群管理模塊等等。塔尖：fastone云平臺擁有完整的全維度自動化運維能力，機器再多都能輕松管理，快速分配業務。

傳統的仿真工作流通常依賴人工進行幾何處理、網格劃分與求解器設置，難以滿足海量工況的快速評估需求。</p><p>&nbsp;&nbsp;為解決這一痛點，神工坊^?技術團隊開發了一套基于 HPC 集群的SimForge?仿真應用平臺。該平臺將底層復雜的網格拓撲與物理模型封裝，實現了從參數輸入到結果輸出的全自動化。

格物云CAE 一款國產可控云端仿真平臺，結構、流體、水動力仿真軟件場景化模塊化，支持多格式網格導入(.med、.inp、.cdb、.cgns等)和高性能并行計算，降低CAE使用門檻，拓展CAE應用范圍，加速工業企業研發制造數字化轉型。平臺支持云端CAE仿真生成工業APP，構建完全交互式仿真社區，快速實現行業通用經驗軟件化。 一鍵登錄，開啟仿真！

5月20日16:00，Ansys官方『從仿真到自動化-PySpeos介紹』研討會將基于Speos與Python講解光學仿真自動化，詳解工具配置方法與工程落地實戰。感興趣的下滑預約學習??時間：5月20日（星期三），16:00-17:00內容簡介：1. PySpeos 架構介紹 2.

本案例以實現輪轂電機多學科仿真一體化設計為核心目標，利用參數化仿真、系統集成和數據庫等技術手段來構建集成仿真平臺及其數據管理和交互系統，開發了輪轂電機多學科仿真設計集成平臺，平臺集成了電機電磁場、應力場與溫度場仿真設計模塊，可實現輪轂電機多學科的一鍵式自動化仿真，同時能夠對多學科的輸入輸出數據進行統一的管理。該集成平臺極大簡化了產品的設計流程并提高了設計效率與質量。

SKF高管在Level Up 3.0工程仿真會議上介紹了SKF軸承APP應用 SKF Bearing是通過Ansys應用定制化工具包（ACT）開發而成，該工具包通過創建定制化指導流程（被稱為“向導”），使團隊能夠實現工作流程的自動化。這些向導為用戶提供了可訪問的分步式界面，并針對選定的任務和程序來定制應用。

亟需建立一套全新的高效、精準且經濟的自動化仿真解決方案。使用工具Fluent, Ensight, Discovery最終成果RapidOctree生成網格展示依托高效穩定的LeakShield 與 RapidOctree網格技術，構建了前處理到后處理的自動化仿真流程，將前處理效率提升超80%。研究確立了誤差低于3%的快速仿真標準與高精度驗證新思路。

基于Catia和Abaqus的一種通用參數化建模及自動化仿真分析方法 自動化仿真分析和結構參數優化的功能，通常均需要通過腳本程序實現。然而，對于不同拓撲結構的產品，仿真分析中需要加載/約束的位置通常會有所不同，使得實現自動化仿真的程序很難做到通用。因此，當產品結構的拓撲構型變化時，自動化仿真程序也需要相應的修改，程序不具有通用性。

圖 4 SimManager封裝的風扇仿真APP通過SimManager仿真流程及數據管理平臺建設，可達到幫助家電企業提升產品研發水平、提高產品設計質量和縮短產品研制周期的目的。

以上工作流我們都將基于 optiSLang 平臺實現仿真自動化，同時實現Q 因子和調制效率的優化，此示例中我們期望優化目標 Q 因子在 20000 左右且調制效率至少為 1.2e-11 m/V.

在這種情況下，通過使用 RecurDyn 和 C# 編寫自動化程序來解決這樣的問題，可縮減仿真模型的求解時間。通過定制開發，可有效地對鏈節的各種形狀、鏈輪的安裝角度以及鏈輪和銷間的公差進行建模、仿真和分析。

用戶可以定義自動化功能，其中包括但不限于創建模型、執行分析及結果研究。這樣可以節約重復工作所占用的大量時間并規避潛在的人為錯誤。自動化可將用戶的生產率提升到更高的水平。

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創成云SaaS平臺提供輕量化的快速仿真分析工具，仿真時間與自動化水路設計時間相當，給設計師提供快速仿真結果支持。目前，我們支持隨形水路的流速、壓力以及溫度場等關鍵信息快速仿真，能夠在水路設計之后進行輔助驗證，及時看到仿真結果，加快設計迭代優化速度。