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數(shù)據(jù)可視化圖形 數(shù)據(jù)建模是DEFORM Data Analytics工具最大的亮點，建模本質(zhì)上是曲線擬合。提供了線性、二次、三次、高斯和神經(jīng)網(wǎng)絡等等多種方法來數(shù)據(jù)建模。還可以選擇將數(shù)據(jù)擬合到用戶自定義的方程式。 DEFORM數(shù)據(jù)分析模型可以擴展到有限元計算，通過在后處理中包含DEFORM數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)模型來實現(xiàn)。

軟件圖標 封面.pngPart2軟件功能支持導入任意二維曲線，即能用x、y坐標軸繪制的曲線支持導入Excel、TXT、CSV，一個文件一條曲線交互刪除數(shù)據(jù)點，所見即所得對于任意滯回曲線，支持整體曲線、荷載時程曲線、位移時程曲線切換刪除操作支持撤銷、返回功能，刪錯了也不用擔心！

PART.01用戶面臨痛點?? 尺寸數(shù)據(jù)顯示不直觀，無法與CAD模型做交互關聯(lián)顯示，只能翻閱PDF測量報告；?? 對于尺寸數(shù)據(jù)沒有較好的手段進行管理，無法追溯長期尺寸數(shù)據(jù)；?? 尺寸數(shù)據(jù)存在信息孤島，來源于測量團隊的資源無法通過系統(tǒng)快速分析至其它團隊協(xié)作。

StarData.Deformations.FEAData.UnloadData()fprintf(“Remove Deformation Data @ surface %d\n”,i)end FEALoad()：用于從數(shù)據(jù)文件夾導入和加載變形和溫度數(shù)據(jù)集。

通過融合視覺、語音和車輛數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠全面理解駕乘人員狀態(tài)和需求。視覺感知：從人臉識別到微表情分析視覺系統(tǒng)能識別疲勞駕駛的多種特征：眼球轉(zhuǎn)動減少、眨眼頻繁、瞇眼、打哈欠和動作遲緩等。結(jié)合車輛數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)向幅度和頻率、剎車和油門力度），AI能更準確地判斷駕駛員狀態(tài)并做出提醒。語音感知：從語義理解到情感識別除了視覺感知，語音交互系統(tǒng)也進化到能識別說話者的情緒狀態(tài)。

6.云計算技術(shù)包括海量數(shù)據(jù)分布式存儲、統(tǒng)計和分析技術(shù)。智能語音人機交互技術(shù)在典型行業(yè)的應用語音交互方式替代文本交互方式，可以增強信息輸入方式，能和更多的設備進行整合，市場前景廣闊。目前，智能語音人機交互技術(shù)已經(jīng)廣泛應用到電話銷售、智能客服、智能終端等領域，切實深入到人們的生活。

AI與數(shù)據(jù)驅(qū)動：利用機器學習模型分析海量的測試日志和用戶操作數(shù)據(jù)，可以智能預測系統(tǒng)瓶頸、定位深層Bug，并優(yōu)化測試用例的優(yōu)先級。 云測與虛擬化：通過云端平臺模擬各種真實的車載環(huán)境和用戶場景，實現(xiàn)測試資源的彈性分配和測試成本的降低。

：精準量化，適合品控與認證滿足行業(yè)標準測試，數(shù)據(jù)可追溯、可對比。

智能交互數(shù)據(jù)庫建設---手勢數(shù)據(jù)1）視覺數(shù)據(jù)采集這里所講的視覺數(shù)據(jù)研究主要是通過對駕駛員人臉、眼部、手勢與不良駕駛行為等數(shù)據(jù)采集，建成駕駛員視覺交互數(shù)據(jù)庫，用于產(chǎn)品功能研發(fā)與競品車對標。

序列圖如下（來自《SysML精粹》圖7.1）：這個圖代表的交互元素是“執(zhí)行霍曼轉(zhuǎn)移，主成功場景”，它的語境（Context）是“DellSat-77衛(wèi)星”模塊。這個序列圖中，有三個生命線。“ps :推進子系統(tǒng)”和“mans :微型自主導航系統(tǒng)”是“DellSat-77衛(wèi)星”的直接部件屬性，而“fc:飛控計算機”是它的部件“通訊和數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)”的部件屬性。

3、數(shù)據(jù)采集與分析設備：車機系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集儀能夠?qū)崟r采集車機的 CPU 占用率、內(nèi)存使用率、響應時間等性能數(shù)據(jù)；交互行為分析設備可以對車機的交互過程進行錄制和分析，提取交互過程中的關鍵信息，如操作步驟、響應結(jié)果等；自動化測試管理平臺則用于對測試設備、測試用例、測試執(zhí)行過程以及測試結(jié)果進行統(tǒng)一管理和分析。

利用仿真軟件DEFORM-3D對加工過程中的切削溫度進行模擬仿真，可以得出較為實用的理論基礎數(shù)據(jù)。通過對基礎數(shù)據(jù)的驗證，發(fā)現(xiàn)其可以指導現(xiàn)場的加工生產(chǎn)，提高加工過程中技術(shù)問題的處理效率，同時可以減少資源浪費，縮短加工周期，降低成本，對于工件的順利生產(chǎn)有積極的促進作用。下載地址：DEFORM3D_v10.2_MO3_lab

來自清華大學的研究團隊提出了一種基于自監(jiān)督學習的方法，從已有的軌跡預測數(shù)據(jù)集中學得道路上的各種“禮儀”，并正確判斷出沖突中的禮讓關系。該研究將預測的關系在充滿復雜交互的 Waymo Interactive Motion Prediction 數(shù)據(jù)集上進行了測試，并提出了 M2I 框架來使用預測出的關系進行場景級別的交互軌跡預測。

此引擎是由Abaqus公司自己開發(fā)的協(xié)同仿真程式，不需要借用任何第三方交互工具，全程在Abaqus/CAE界面操作。其能夠?qū)θ缦埋詈蠄鲞M行數(shù)據(jù)交互：兼有熱傳的流-固耦合、電磁-結(jié)構(gòu)耦合、電磁-熱耦合，以及隱式動態(tài)(Abaqus/Standard)和顯式動態(tài)(Abaqus/Explicit)的耦合。 (2)MpCCI。

但行業(yè)現(xiàn)狀卻格外刺眼：據(jù)第三方汽車投訴平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計，智能汽車座艙相關投訴中，車載屏幕黑屏、觸控失靈、強光下可視性差、極端工況下卡頓死機等問題，占比超過35%，成為用戶吐槽重災區(qū)。消費電子屏直接“上車”、測試環(huán)節(jié)簡化、車規(guī)級驗證缺失，是行業(yè)普遍存在的痛點。在智能座艙競爭步入白熱化的當下，車企比拼的早已不止是屏幕尺寸、分辨率與交互邏輯，更是極端場景下的穩(wěn)定性與可靠性。

3.5 新增材料數(shù)據(jù)庫基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的材料流動應力計算 DEFORM在V12之后推出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)訓練功能，對于材料數(shù)據(jù)庫中缺少的鋼鐵材料，通過輸入鋼的各元素合金成分以及設定材料的溫度、應變率及應變范圍，計算新的材料流動應力曲線，新的應力數(shù)據(jù)可以用于新材料的成形模擬計算。

圖5 新增軟件啟動歡迎頁優(yōu)化數(shù)據(jù)可視化交互式配置 DTEmpower 2022R2支持用戶對可視化數(shù)據(jù)圖表元素進行自由度更高、視覺效果更豐富的交互式配置，如圖標題、坐標軸、圖例等，使繪制的圖表更符合用戶的需要，匹配各類科研報告、學術(shù)論文、專利等文檔圖表需求。