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如果想要讓仿真更加貼合實際狀態，參數設計更加精準，必須先掌握軸承的基礎知識，可以輔助建模過程，事半功倍）。板塊二：軸承Adams建模 （選取行星齒輪機構小模型進行實戰演練，加入軸承建模方法，手把手帶你深入了解建模過程）。板塊三：軸承Adams仿真后處理（通過仿真后處理查看，可以得到軸承運行各項參數指標，幫助用戶合理選擇軸承參數）。

在汽車主機廠帶領團隊開展公差仿真、試制匹配和實車精度調試等工作，擁有豐富的尺寸偏差管理經驗。現在致力于通過AI技術，實現尺寸工程業務自動化，為企業積累知識，為尺寸工程師提供方便快捷的工具。

一、主要教學內容 1 仿真基礎知識 1.有限元基礎知識概述 2.仿真分析基本思路

結合知識工程，實現所需預測的結構、厚度、材料等信息的參數化；2、設計仿真一體化，快速生成AI學習訓練所需的仿真模型及數據。基于單一的數據源，全參數化設計模型與仿真技術自動關聯，利用仿真自動化流程，多學科多目標優化技術，自動更新模型，自動更新仿真設置；3、AI神經網格搭建以及AI模型訓練&調試。4、AI模型預測結果與實際仿真評價對比。

wx_fmt=png&amp;from=appmsg"></p><h3><strong>拓展學習（本周五直播-風機氣動噪聲求解方案）</strong></h3><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;流體仿真和聲學仿真兩位專家為我們帶來基于Cradle和Actran的散熱風扇氣動噪聲聯合仿真案例，對氣動噪聲全流程解決方案進行講解，并針對旋轉機械噪聲多種仿真方案進行對比。

2.5推動新技術融合和技術創新智能化大語言模型具有廣闊的知識視野，結合本企業仿真知識構建本地化知識庫，能夠為企業產品仿真研發帶來新的技術變革，從而引領未來技術融合和進一步創新。

實際上還有很多知識是不確定的。 我把知識分為兩種，一種是確定性知識，一種是基于不明確的機理，但是人能察覺到知識的存在，稱之為不確定性知識。確定性的知識，稱之為智能化手段，不確定性的知識我稱之為智慧化手段，您剛才講的例子就是智能化手段。智慧化手段要基于數據，在設計過程中，很多信息是不確定的。

這些智能體各司其職：有的寫需求，有的畫時序圖，有的分析仿真云圖，有的做項目風險預警。它們共享同一個底層知識庫，在研發設計、仿真分析、項目管理的全鏈條中協同工作。PART/2深度解析：NexAI在工業研發中的關鍵能力下面聚焦幾個對研發工程師最實用的功能。

企業通過建立知識產權管理體系，健全知識產權管理制度，提高管理規范化水平，激勵公司創造知識產權，促進技術創新，降低企業風險、提升公司無形資產價值及核心競爭力。

在知識工程化應用方面，成都安世提出設計向導、設計模板、仿真模板，以及嵌入式智能插件等多種形式的知識工程化方法和應用模式。

企業通過CAE仿真分析規范的建立應用，能夠使企業的CAE仿真分析工作標準化、規范化，有效縮短CAE分析的時間，提升CAE分析質量，通過規范建立積累-更新機制，實現工程分析經驗與知識的不斷積累，從總體上提高研發產品設計/分析能力，促進企業分析知識的共享和創新。

?仿真數據管理：設計仿真數據進行集中化、標準化管理，通過SimManager將原理圖、仿真模型、測試數據等集中管理，并建立數據間的譜系關系，提升數據的可追溯性與復用效率，并支持數據版本控制與用戶權限管理。?知識庫管理：將拓撲結構、仿真結果、設計經驗結構化沉淀，建立內部知識庫，支持搜索與復用，以及知識歸檔審批流程和權限控制。

引入人工智能技術，一方面，結合發動機物理規律和機器學習方法，獲取融合多系統特征的發動機降階模型，并在此基礎上進行多學科耦合仿真，可實現高效率求解、獲得高精度數值解，拓展仿真應用技術的邊界；另一方面，利用知識計算技術，引入試驗、裝配及使用數據特性因子，構建適合航空發動機全流程仿真的統一權威真相源，提高模型的應用范圍和仿真的可信度，若進一步與實時數據結合，可構建高保真發動機數字孿生體，實現發動機的整機實時仿真

引入人工智能技術，一方面，結合發動機物理規律和機器學習方法，獲取融合多系統特征的發動機降階模型，并在此基礎上進行多學科耦合仿真，可實現高效率求解、獲得高精度數值解，拓展仿真應用技術的邊界；另一方面，利用知識計算技術，引入試驗、裝配及使用數據特性因子，構建適合航空發動機全流程仿真的統一權威真相源，提高模型的應用范圍和仿真的可信度，若進一步與實時數據結合，可構建高保真發動機數字孿生體，實現發動機的整機實時仿真

有了仿真智能體，用戶無需具備任何仿真知識或軟件使用經驗，即可完成復雜的仿真任務，極大地降低了技術門檻。這一創新模式與云道智造所倡導的"普惠仿真"的理念高度契合，即通過智能化手段，讓仿真技術突破長期以來的專業壁壘，使更廣泛的用戶群體能夠輕松使用先進的仿真工具，推動仿真技術的大眾化進程。 目前，仿真智能體已經具備了初步功能。下面就讓我們一起來看下吧~！

在使用Simulink時，不需較強的數學知識，但需要研究人員能夠通過自己的專業知識靈活調用不同模塊并合理地賦值參數以仿真一個連續的動態過程，即使教師沒有Matlab基礎也可根據該方案所提供的模型復現該教學過程。

到2020年，目標技術里程碑是能夠分析和可視化100億節點的非定常CFD模擬，而且這個目標已經由NASA和NVIDIA在火星著陸器的仿真上實現。 什么是知識提取 知識提取 (Knowledge Extraction) 是指從結構化或非結構化數據源中提取有用的信息和知識。該技術可以用于從大量數據中提取出有用的信息、知識和模式，以幫助決策和智能分析。

這一階段學習Ansys的官方文檔、教程和培訓材料，可以快速掌握Ansys結構仿真的基本操作和使用技巧。1、了解Ansys結構仿真的基礎概念和核心功能Ansys結構仿真作為一款初級到高級應用廣泛的工具，具有簡潔直觀的用戶界面，適用于不同領域的工程分析。想要快速上手，除了最基礎的力學理論知識，最需要了解的，就是軟件界面的基本布局和常用工具的作用。

知識沉淀與傳承困難經過驗證的、高性能的模板和子系統，以及多方案迭代的改進歷程記錄等都是企業的核心知識資產。但當前模式使得這些資產“沉睡”在文件海洋中，無法被有效地分類、打標簽、評分和推薦給新員工，也沒有在新車改進過程中被充分利用，導致寶貴的工程經驗和歷史數據無法有效傳承和復用，無法為未來智能化應用提供高質量訓練數據。一些標桿客戶對如德國 BMW 對多體仿真數據管理的需求是比較迫切的。

仿真軟件的出現就是讓你跳過了復雜的理論知識，只要有概念即可，軟件輸入數值，運算之后即可得到結果。