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在應用3D打印技術之前，瘋狂爺爺車庫店長兼主設計師大熊需要有制造零件經驗的專業員工進行每個零件的手工制作，這需要花費很長的溝通時間以及更長的生產時間。因為模型不是數字化創建，所以只能由設計師憑借經驗對車輛尺寸進行估量，然后再手工建模。在設計師大熊制定好規格和尺寸后，制作團隊便著手開始建模。

我的模型是否適合低海拔的簡單模型？如果直接向上或直接發射，或以零速度或其他已知值發射，它的行為是否正確？僅僅手工檢查我們的工作是不夠的。現在這是一個真正的問題，就像大多數真正的問題一樣，它既棘手又混亂，需要深思熟慮。一旦我們對我們的模型感到滿意，我們就可以提出比范圍更有趣的問題，例如“±5m/s 的風速會帶來多大差異？”一眼看過去，我們可以看到它有300多米。

在 CAE 模型中，這些機構由數百個零件、鉸鏈、約束和焊接關系構成，手工調整極易破壞結構完整性。VPG 的座椅機構自動識別模塊通過拓撲解析算法，自動理解 CAE 模型中座椅各部件之間的運動學關系，并在完成假人姿態調整后自動驅動對應機構運動至目標狀態。 ?

在 CAE 模型中，這些機構由數百個零件、鉸鏈、約束和焊接關系構成，手工調整極易破壞結構完整性。VPG 的座椅機構自動識別模塊通過拓撲解析算法，自動理解 CAE 模型中座椅各部件之間的運動學關系，并在完成假人姿態調整后自動驅動對應機構運動至目標狀態。 ?

當前情況下，任務和安全關鍵系統的復雜性迅速增加，分布式設計責任的“新規范”（地理上分散的辦公室，組織內的功能劃分，增加供應鏈中的設計責任），數字設計工具（CAD、PLM）和在Excel中采用傳統的手工（或類似的）分析工具及方法之間的嚴重脫節等問題是較為普遍的現象，而在這種環境下要實現產品的安全和可靠性目標已經變得不可能。

預期結果的手工計算 由于模型的復雜性，我們無法通過簡單的手工計算來找出我們期望看到的結果，但我們仍然可以使用問題的邊界條件和我們從直覺中了解到的信息來計算出 我們期望看到什么趨勢。 查看模型的四分之一（對稱）部分，我們可以想象如果支架擴張會發生什么； 我們憑直覺知道，如果我們從內部擴張支架，我們預計支架的總長度（從尖端到尖端）會減少。

復雜結構細節分析方法主要有： 總體模型直接細化法 剛度縮聚法 Global-Local法 由于總體模型直接細化需要大量的手工操作，無法實現自動化，而剛度縮減存在必須保證邊界節點不變的限制，靈活性較差。

在有限元軟件出現之前，材料非線性的計算與預測都比較復雜，手工計算超彈材料的變形與應力要花費很多的時間和工作。現在有了有限元軟件，非線性材料的分析工作變得更快捷、準確、有趣了。

鍛造又被分為隨機鍛造和實體模型鍛造這兩種方式。 “隨機鍛造”又稱“亂鍛”。這是一種將金屬材料毛坯放置在鐵氈上承受沖擊或負擔的生產方式，也被稱為“淬火”。車輛渦輪和軸的毛坯采用隨機鍛造法生產加工。實體模型鍛造是將金屬材料毛坯置于鍛模模腔內承受沖擊或復合的一種生產方式。實體模型鍛造有些像面糊在模板內被碾成曲奇餅干樣子的全過程。

模型在生成完成后，可直接進入求解階段，無需手工建模。用戶僅需修改輸入參數，如矢高（網殼曲率）、環數、徑數、單元類型及材料屬性，即可快速得到不同結構形態下的分析結果。

高精度整機模型的參數化建模方式，可以幫助設計者可以非常方便地對不同設計方案進行對比驗證，或基于原有設計進行風機改型設計，而無需進行繁雜的模型重構，從而可以大幅縮短產品開發周期，并降低開發成本。此外通過模型參數化和報告模板定制，還可以大大減少認證機構的手工勞動并提升效率。

局部CAD模型自動中面結果文章來源：Altair官方技術論壇

傳統上，地質模型的制作采用手工繪圖的方式。首先定義剖面，并在剖面上繪制巖性、斷層和礦脈，然后畫線連接多個剖面的表面。以這種方式建立的地質模型既耗時又不靈活，因為當需要增加更多數據的時候很難更新模型。早期作的但后來證明是不正確的假設，可能會以一種永遠不會被糾正的方式形成一個模型，因為重新開始建模的話需要耗費非常大的精力。

以制鞋必須的鞋楦為例，現在定制鞋楦主要靠選型方式，特殊腳形的則由鞋楦師手工制作，根本無法滿足大量的定制需求和樣式需求。安世亞太開發的定制鞋楦自動生成算法，只需幾分鐘就可以生成一雙鞋的定制鞋楦模型。這種提升可以使定制鞋業務從手工時代一下子飛躍到自動化時代，設計環節的效率提升幾百倍。

這一部分工作主要是模型師根據設計師的定義將虛擬數據模型手工完成實體展示。最后，公司決策層根據完成的油泥模型進行評審決策，確定是否進行投產。目前，大部分主機廠及設計公司，一般是在自身成熟車型或者國內外熱銷車型的基礎上針對局部造型進行修改，逆向設計就在這個過程被大量運用。

3D打印技術基于數字模型打印模芯，無需繁復的手工制作。因此，使用3D打印技術將對人工需求大幅度減少。由于省去了復雜耗時的制作流程，模芯的制作時長驚人的從原本的3周時間縮短至3天。從材料成本方面看，傳統工藝大多使用木材、玻璃纖維、樹脂和聚氨酯來制作模芯。據核算，這些材料比3D打印機使用的熱塑性塑料貴60-70%。

常用 CAD 軟件都有抽殼功能，ABAQUS 抽殼功能較為麻煩，在使用“抽取中面”工具以后仍需要手工進行偏移，才能生成用于分析的幾何面。本教程采用圖 1 所示的模型進行抽殼。其中包含了圓孔，變厚度，加強筋等多種構造細節。圖 1 模型外觀 首先點擊“指派中面”按鈕，按提示選擇需要指派中面的幾何體。本例中只有一個幾何體，直接選擇即可。

數字化檢測應用場景第二，產品檢驗記錄依靠手工填寫、紙質傳遞和存檔，記錄的填寫、整理、歸檔工作量大，占檢驗人員工作量的40%～60%，嚴重擠占了檢驗人員用于控制產品質量的時間。第三，手工填寫、轉抄檢驗記錄極易出錯，須下游檢驗員反復核對仍難以杜絕人為差錯，工作質量不高。

MBD失敗根源：“斷鏈”和“手工干預”雖然許多企業已開始嘗試MBD，但在實際部署中，仍面臨諸如數據割裂、手工干預頻繁、模型信息不完整等問題。特別是在缺乏公差分析能力的情況下，MBD模型無法有效承載幾何尺寸與加工公差的可制造性驗證，使得設計與工藝、質量之間協同困難，常常需要回退到傳統的2D圖紙確認流程。

由于深度學習的發展, 卷積神經網絡模型逐漸替代了傳統手工設計的特征, 提供了一種端到端的處理方法, 精度也大幅提高. 但CNN模型在不斷提高精度的同時, 其網絡深度和尺寸也在成倍增長, 需要GPU來進行加速, 使得基于深度學習的跟蹤算法無法直接應用于移動設備, 導致難以符合實時性要求. 因此降低算法復雜度、提高實時性、簡化和加速模型便成為亟待解決的問題.