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圖1 模型降階（ROM）的不同技術 圖1列出了常用于系統仿真的ROM技術，以及一些指南和限制條件。下面通過飛行性能集成仿真的典型案例展開介紹ROM技術的應用：本案例中可以應用基于物理模型的人工降階和基于神經網絡的降階兩種方式來減少燃氣輪機性能的模擬時間。

這樣，就實現了一個高度靈活的流程集成平臺，在該平臺上，只需使用ROM或與更多的LS-DYNA仿真相結合，即可執行加速設計優化或統計分析，進而實現進一步改進。 加速LS-DYNA仿真可以預先訓練標準組件的力和扭矩以及位移與旋轉降階模型（ROM），并應用于混合系統級LS-DYNA仿真，其中一些組件使用有限元建模，而其余組件則由接口ROM表示。

點擊立即報名 4/21 | Ansys Fluent 2026 R1動力電池新功能介紹講師簡介：陳桂杰 | Ansys 主任應用工程師主題簡介：Fluent 2026 R1版本電池模塊的更新主要包括GPU求解器支持電池模塊中共軛傳熱計算，熱失控仿真，降階模型訓練；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。

數字孿生 | 霍尼韋爾借助仿真技術優化其超級工廠生產制造方案三強聯手：新思科技攜手微軟、英偉達推出全新數字孿生賦能的制造流程優化框架降階模型 | 結構仿真融合數字孿生平臺助力突破安全難題

針對高密度功率電子，Icepak 支持對流道與冷板的共軛傳熱建模和液冷通道仿真，可并行評估冷卻效率、熱點控制與壓降，為液冷系統設計提供可量化的優化依據。通過與 Twin Builder / Simplorer 的 ROM 提取與場—路協同流程，三維降階熱模型可嵌入系統級仿真與控制器聯合驗證，實現近實時熱預測與數字孿生應用。

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一、概 要 1）案例描述AI加速是軟件的特色模塊之一，通過特有的加速算法，加速仿真過程，提高仿真效率；本案例針對某簡化實車車型，在車速為40m/s時進行了汽車外流場的數值加速與非加速模擬，并通過云圖以及具體數據對比兩者的結果差異。

最新版本通過加速仿真、AI驅動的實時反饋以及GPU加速的降階建模技術，助力用戶在規模化應用中更快速、更自信地做出設計決策。Altair宣布推出 HyperWorks? 2026 新版本。

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我們分別在1、2、4和8個GPU上求解了這兩個模型，以測量加速和效率。兩種模型在H100 GPU上的并行加速比和并行效率。在8個GPU上的仿真速度降低，是因為該模型對于8個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預覽版。

Altair 通過 romAI?、PhysicsAI? 等技術實現了高保真模型的降階，結合實時推理能力，正在為多個行業客戶構建“輕量、快速、可部署”的孿生能力底座。HPC 能力決定仿真效率與創新邊界在 AI 與多物理場仿真加速交匯的背景下，高性能計算（HPC）成為實現復雜系統模擬的基礎設施。

一、代理模型的技術本質：用算力換速度COMSOL代理模型并非"偷工減料"，而是一種數據驅動的模型降階（MOR）策略。

6.根據應用場景選擇 AI 工具總結一下，根據應用場景選擇工具：若需場值預測，可使用 PhysicsAI，訓練成本取決于樣本數量和網格規模，可能需幾小時到幾天，大模型訓練 GPU 加速效果顯著；若需時間歷程預測，如溫度變化，力的變化曲線等等，可使用 romAI，且訓練好的降價模型 FMU 文件可部署在系統級仿真模型中進行快速預測。

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國內鋰電池CAE仿真軟件的突破口一方面電化學建模逐步深入到電極介觀尺度，另一方面一些相對新興的數值模擬技術被用來探究介觀尺度上的電化學反應過程機理。國內鋰電池CAE軟件應當聚焦這兩個方面進行突破。同時要使用恰當的模型降階、時間離散等計算加速方法，兼顧模型的精度和計算效率。

? 快速預測物理行為基于仿真結果和幾何結構，對神經網絡進行訓練，無需運行新的仿真即可進行行為預測。? 使用神經網絡有效捕獲復雜系統行為，而不是協同仿真使用計算密集型仿真（例如離散元法 （DEM）、計算流體動力學 （CFD） 和有限元分析 （FEA））映射的復雜過程訓練神經網絡，將其作為降階模型（ROM）再現系統行為。

，降階模型訓練；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。

為了開發Accu-ROM仿真技術，東芝選擇了Twin Builder，這是一種開放式解決方案，有助于工程師利用混合分析創建基于仿真的數字孿生，混合分析是一套將物理和數據相結合的機器學習（ML）工具。 特別是，降階模型（ROM）功能使該團隊能夠根據其他Ansys工具求解的結果生成尺寸縮小的模型。

會議將在線分享及探討LG電子、緯創 Wistron等全球知名企業的工程師在CAE領域應用數據科學和人工智能的成功案例；生成式 AI 和大語言模型如何加速制造業發展步伐；人工智能在數字孿生的基建上應用升級的最新解決方案；工程師如何快速掌握和應用數據挖掘的技術及 AI 技巧。

在下圖的例子中我們在 Ansys Speos 搭建了房間的模型并附加了相應的光學屬性，并在頭顯模型上以 SLS 降階模型的形式布置了四枚定位相機。通過這種方式用戶可以方便的評估鏡頭的參數是否滿足在實際場景下實現 6 DOF 定位的需求。特別是對于一些難以實際搭建的極端照明場景，可以采用仿真代替試驗的方式，加速產品研發和迭代。