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確認度量（Validation Metrics）將仿真與試驗數據定量對比：相對誤差：試驗值∣仿真值?試驗值∣×100%均方根誤差（RMSE）：n∑(仿真值?試驗值)2相關系數：衡量變化趨勢一致性MAC值（模態置信準則）：模態分析結果對比，判斷振型相關性三、計算特點總結V&V 工作流對計算資源的消耗模式，與普通"跑一次仿真"截然不同：

另外，還為來賓介紹了信威Sim&Ver仿真驗證工具的定義和功能，分享了若干經典案例，如設備艙熱仿真模型驗證、機電伺服控制系統數學模型驗證等等。

從圖5可以看出：轉子前后軸承測點的臨界轉速峰值基本一致，約為2 380 r/min, 與仿真結果相差約58 r/min, 相對誤差約為2.5%,遠小于工程允許的5%的誤差范圍。因此，初步驗證了該模型建立、網格劃分及仿真計算的合理性。圖5 高速動平衡試驗結果4 汽輪機現場運行驗證分析產品設計、制造的合理性最終需要根據實際運行數據來驗證。

（2）地平線 TROS 集成方案：內置動力學模型，通過以太網 + Proto 協議實現低延遲通信，適配 ADCU_J6E 域控平臺，完成車道保持、自適應巡航等功能驗證（3）國產車輛動力學聯合仿真 HiL 臺架：融合德思特 GNSS 模擬器（1000Hz 迭代率、5ms 延遲）提供物理GNSS信號仿真，支持整車動力學特性驗證（4）Qualcomm L2 + 智駕系統測試：4 Camera

，建立仿真規范；規范試驗行為，了解試驗測點布置、激振方式、參考點等選取原則；規范仿真行為，定量評估多種建模方式對于模態參數的影響；仿真規范的建立規范了企業建立仿真模型的工況類型、建模原則和評價方式，對于提升企業仿真模型的精確性、一致性以及方便性提供了基礎標準；獲得與行業精英交流的機會，獲取行業成功經驗。

試驗檢測得出的頻率與仿真結果對應關系較好 ，因此相 互得到了驗證。由于振型試驗比較復雜，所以沒有進一步作振型試驗，后面將利用 仿真的數據來觀察振型。4 考慮預應力和旋轉軟化在真實狀況下葉輪是運動的，由于離心力和氣動載荷 的影響,葉輪產生拉伸變形，模態有可能與靜止狀況有很大不同，所以必須予以考 慮。

2、多模態融合一致性測試場景：同時觸發語音指令（如 “打開空調”）與手勢動作（指向空調出風口），驗證設備是否輸出一致的控制信號，避免指令沖突（沖突率需＜0.5%）。評估方法：通過日志分析系統記錄多模態指令的處理時序，計算指令融合成功率（目標值≥98%）。汽車多模態交互整合了語音、手勢、觸控、眼神等多種交互方式，打破單一交互模式的局限，為用戶提供更自然、便捷的交互體驗。

后期將對變速器進行聲學仿真，繼續改善變速器NVH性能。并且會對變速器動力總成進行樣件生產，對其做模態、傳遞誤差、接觸斑點、振動響應、噪聲等試驗，實驗結果與仿真結果進行對比，驗證仿真結果的正確性。

圖 7不同麥克風的空間相關性在Actran中使用聲學有限元輻射模型和麥克風測點的實驗數據逆推薄膜模態參與因子，恢復HVAC單元表面的聲源分布。圖 8 Actran中的聲學模型圖 9 近場麥克風預測和實驗值對比最后進行遠場結果的仿真分析。通過對比近場和遠場測量數據與仿真結果，驗證模型準確性，并構建指向性圖評估不同距離下的聲輻射特性。

當使用傳統方法或單個物理仿真驗證單元時，設計往往比較局限，側重于非常具體的條件，并在該條件范圍內進行驗證。 或者，通過在系統級使用多物理場仿真，他們可以同時仿真電氣和機械系統等多個單元。這意味著驗證可以在實際運行中產生的載荷下實時進行，從而實現更大程度的優化。

這一切，最終目標都是構建一個“可信仿真”的閉環：真實物理參數驅動的模型 → 標準化定義的材料屬性 → 支持跨平臺共享與驗證 → 支撐自動駕駛場景真實測試與算法驗證。而將這些關鍵模塊實現并集成于仿真平臺中（即 aiSim 所專注的），才是落地這一周期驗證環路的技術核心。具體的 Raw 圖參數調教示例、LiDAR 參數配置樣板或圖示優化建議可獲取

這就是仿真的價值——在數字世界里創造“孿生模型”，在圖紙階段就精準定義它的生死極限。與其苦等仿真結果，不如自己用10min完成快速校核，從源頭提升設計質量。模態分析——給輪轂做場“性格測試”提到仿真，很多人第一反應是“反人類”的偏微分方程。別怕，我們今天不講那種硬核理論。

圖2：加載Adams/Vibration插件2.3 整車仿真分析，輸出腳本文件圖3：選擇maintain仿真工況在模態分析之前必須進行一次成功的整車仿真分析，工況一般選擇maintain直線行駛工況，軟件自動靜平衡、線性化、形成腳本文件。

針對自主水下航行器(AUV)推進系統設計早期驗證的需求, 提出了推進系統虛擬集成模型仿真驗證方法。通過分析AUV推進系統組成和機槳匹配設計原理, 分別建立AUV阻力特性、螺旋槳特性、推進電機和動力電池的AMESim仿真模型, 進而實現推進系統綜合虛擬集成, 并以此作為AUV虛擬航行閉環測試環境, 開展AUV快速性、機槳匹配特性、電氣參數變化影響規律以及動力電池選型方案的仿真分析。

100萬美元的成本 虛擬碰撞測試可加速NASCAR Next Gen賽車的開發與驗證工作，確保其能夠在2022年賽季開始時首次亮相 NASCAR利用Ansys 仿真解決方案確保Next Gen賽車的安全性，通過虛擬碰撞測試加速了驗證工作，并將物理測試的材料成本降低了100萬美元，從而能夠及時備戰2022年賽季。

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在需求端，采用Simcenter Amesim進行系統開發，可以承接由邏輯架構定義、需求分解所產生的系統以及分系統指標驗證工作；在設計端，通過Simcenter Amesim的多物理耦合仿真，能夠集成各專業學科的CAE仿真分析結果，通過采用聯合仿真或參數導入等方式與各專業的三維CAE工具間的數據交互，完成系統或分系統在全工況下的動態驗證。

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