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這種3D映射作為自動駕駛汽車的關鍵使能技術在汽車行業變得越來越重要。在汽車行業之外，LiDAR用於移動設備，用於增強現實、測量距離以及模糊照片和影片中的背景等功能。在這篇文章中，我們將展示如何使用ZOS-API創建使用者分析來測量LiDAR系統的飛行時間(TOF)。分析將讀取ZRD檔，提取資料並繪製到達探測器的射線的飛行時間。什麼是自訂分析？

汽車設計與計算機輔助工程汽車行業已從虛擬計算機輔助工程(CAE)工具中收獲了顯著效益。這是將車輛評估從道路轉移到實驗室，再到利用計算機實現車輛、子系統和組件級評估的直接結果。設計復雜性日益增加以及車輛電氣化水平不斷提高，促使設計流程發生重大變化。激烈的競爭壓力持續推動著企業在提高效率和改善效果上的投入。

解決方案卓研可靠性設計分析平臺采用數值仿真+可靠性仿真的技術路線，基于數字樣機提供的樣本空間進行多學科優化設計與可靠性仿真分析，軟件支持自研程序、主流CAD/CAE工具軟件的封裝形成一系列專用組件，提供多種流程控制組件，可完成循環、分支等復雜流程的搭建，從而形成面向不同行業、不同專業的復雜仿真流程，并實現流程的自動化執行。

在汽車電子芯片高可靠性要求下，Ansys 結構方案能緊扣 AEC-Q100、GMW3172 標準：芯片級通過溫度循環仿真焊球 / 引線疲勞，模組級模擬振動沖擊下焊點及連接器風險等。借助Ansys多維度結構可靠性方案，精準對齊標準測試工況，定位失效原因及快速預測壽命。Ansys可以助力客戶設計階段完成可靠性驗證，加速車規級別可靠性認證，為自動駕駛、動力控制模塊提供車規級結構保障。

電源完整性確保電源在傳輸和分配過程中滿足芯片的電壓精度和噪聲要求；可靠性則保障電源系統在長期工作中抵御物理、化學或熱應力導致的失效。

第一個案例中數值結果與實驗數據的對比，證明了模型的精確性和可靠性；第二個案例基于第一個案例的經驗模擬推演了真實的水庫潰壩過程。04 小結今天主要講解了使用通用水動力仿真軟件建立二維水沙模型模擬潰壩過程的案例。

傳統的CAE仿真主要依賴于CPU計算，在處理大規模復雜模型時往往會遭遇性能瓶頸，導致仿真時間過長，難以滿足快速迭代設計的需求。隨著產品設計復雜性的不斷增加，企業對CAE仿真的計算效率提出了更高要求。“軟件跟著硬件走。”CAE通過在將模型離散成網格進行仿真計算，網格越密集，仿真結果越可靠，這意味著CAE天然適合進行大規模并行計算任務，這與GPU強大的并行計算能力高度契合。

這是中望軟件在深入洞察多行業仿真應用場景基礎上，基于自主幾何建模內核、網格剖分、求解器等底層核心技術領域的最新突破性研發成果，彰顯了中望軟件不遺余力攻關CAE核心技術，持續打造自主可靠、高品質的多學科多物理場仿真解決方案的決心。

對模擬及混合信號芯片的功耗、電源完整性、可靠性及電磁串擾等問題有較全面的理解和經驗。

CAE仿真分析的很多重復性工作很耗時，如建模、劃分網格、加載、出報告等，但每次又不得不去做，這些無增值的重復勞動使原本不多的高級分析人員和專家等寶貴資源陷入了基礎性分析工作的泥潭，沒有時間做更高級的分析和技術創新，這對企業競爭力的提升是一個極大的阻礙。

對于復合材料失效模擬，由于復雜性和計算成本較高，需要充分理解復合材料的行為和使用ABAQUS CAE的模擬能力。 d. 驗證模型和結果，確保模擬結果的準確性和可靠性。

結構強度和疲勞耐久分析 汽車結構強度和疲勞耐久分析是保證汽車安全性、可靠性的重要指標，同時也是CAE技術在汽車工程中應用最廣泛的方面。小米汽車SU7采用了一種名為“鎧甲籠式”的車身結構，其中包含了大量高強度鋼和鋁合金。

不過，在多 Dies 互聯配置中，信號完整性（SI）、電源完整性（PI）以及系統級封裝（SiP）的簽核，成為保障 3DIC 封裝性能與可靠性的棘手難題。隨著芯片集成度的提升，信號傳輸路徑愈發復雜，不同 Dies 間的信號干擾加劇，信號反射、串擾等問題頻發，嚴重影響信號質量。

演講預告：基于結構可靠性驗證的數據驅動的平臺開發機器學習不僅在計算機工程領域得到積極應用，也在CAD/CAE領域得到應用。在開發的早期階段，設計方向的確定依賴于機械工程師的經驗，但如今，在數據驅動的決策制定時，從開發的早期階段就需要一個高度可靠的性能預測系統。

例如，CAE 仿真可用于評估新材料和組件（例如輕質材料和先進動力總成）在真實場景中的性能，包括模擬車禍的影響，幫助確定提高安全性的方法。此外，CAE 還可用于優化車輛的重量和空氣動力學，提高燃油效率并減少排放。 機械和制造行業：機械和制造行業還利用 CAE 來改進產品和系統的設計、性能和可靠性。

上海冪知科技在長期開發過程中，積累了百余項開發案例，如“某燃油系統顯控平臺開發、某變壓器數字化設計仿真平臺開發、某xyq設計分析評價模塊、某裂紋擴展自動化仿真項目、某CAE后處理自動化二次開發、某燃油齒輪泵快速仿真自動化工具、某除霜除霧仿真自動化項目、某發電機數字化設計平臺、某緊固件可靠性設計平臺開發、某壓氣機葉片自動化仿真分析平臺。”其強大的開發能力和開發服務，也被客戶所認可。

這導致超長葉片產品的輕量化、可靠性、安全性、效率和經濟性等方面的問題愈發突出。然而，我國仍主要依賴國外的葉片設計技術，對于大型柔性葉片的氣彈穩定性機理缺乏深入的理解，同時缺乏基于氣彈耦合效應的高效、低載、輕量化設計技術。

汽車行業CAE應用概述2. 汽車行業CAE典型應用2.1. 整車2.1.1. 外氣動2.1.2. 熱管理2.1.3. 氣動噪聲2.1.4. 水管理/污水管理、涉水結構損傷2.1.5. 碰撞安全2.2. 底盤2.2.1. 剎車嘯叫2.2.2. 油箱高速碰撞2.3. 車內2.3.1. 乘員艙舒適性2.3.2. 兒童安全座椅防護2.3.3.

從目前的情況來看，CAE在預防事故和故障以及確保用戶和機器安全方面的重要性越來越大。將來的CAE將會包含在人工智能中的一個部分。由于通過人工智能進行預測的執行階段需要快速響應速度，因此模型的模型(替代模型)很可能將被使用。此時，機器學習需要通過持續學習來擴充其模型，以提高預測的準確性。為此，我們必須使用高精度的CAE來提供可靠的數據。 作為結尾語，CAE終究將會被植入到人工智能中去。

相反，數值模擬憑借其普適的第一性原理和可控的誤差，更傾向于在方法上同時保留普適性和精確性，而非單純追求降低模型的維度。另一方面，深度學習在訓練數據的可靠性方面面臨挑戰，特別是在CAE領域，獲取精確可靠的實驗數據和模擬數據往往成本高昂。因此，深度學習賦能CAE的最佳途徑，在于利用其在歷史數據價值挖掘方面的能力，對數值模擬過程進行加速。