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在國家重點研發計劃等項目支持下，為發展高分子材料先進制造技術，北京化工大學交叉學科創新團隊“英藍實驗室”圍繞高端塑料制品精密模塑成型和高性能輪胎直壓硫化定型等領域的關鍵核心技術持續攻關，針對強非線性流變體多場耦合復雜工藝過程的數字仿真，創建了高分子材料加工成型創新研究平臺，開展了從1D到3D的系列創新研究，結合數字仿真和人工智能技術，提出了高分子材料3D復印智能模塑成型技術。

從電氣化和數據驅動的企業，到人工智能驅動的仿真和半導體，您將了解仿真、高性能計算（HPC）和人工智能（AI）的融合如何釋放技術投資的全部潛力。

從電氣化和數據驅動的企業，到人工智能驅動的仿真和半導體，您將了解仿真、高性能計算（HPC）和人工智能（AI）的融合如何釋放技術投資的全部潛力。無論您是想拓寬您對計算科學的了解，還是想深入研究仿真、人工智能、高性能計算或數據分析，都能在本次大會中獲得有價值的資訊。

可製造的特定鏡片形狀將受到限制。同樣，OpticStudio 提供了分析特性的能力，例如最大局部表面斜率，並在優化過程中控制這些特性以確保最終的光學設計是可製造的。射出成型技術使可能的創新光學機構設計技術，具有大規模生產的模塊很多好處。鏡頭可以設計成具有復雜的邊緣特徵，使它們能夠堆疊，從而簡化組裝並消除對齊的需要。Zemax 工具使注塑光學元件的可能性最大化變得簡單。

目前關注于集成材料計算工程的應用，包括材料數據的管理、復合材料多尺度仿真分析、人工智能加速新材料研發和應用等方面，為客戶提供各種材料應用及CAE解決方案。

我們本期就以復合材料層合板接頭的疲勞為例，基于ABAQUS UMAT，給出工程化的疲勞仿真方法。之所以是工程化，一是做了簡化，二是便于實現。力學的精髓，就在于簡化，簡化也是為了實現。1 思路首先我們應當知道，疲勞的關鍵參數有：（1）應力幅值；（2）強度值；（3）單向板疲勞壽命S-N曲線。應力幅值越大，壽命越短，這是必然的。

所有的資料都包含材料比重，這讓設計師可以估計高折射率玻璃的相對重量。玻璃庫中其他的材料是塑膠，例如CR-39、PC以及一系列眼科常見、名為thiourethanes的材料。這些資料都是從鏡片或材料的主要製造商取得的。各家製造商塑膠材料的折射率各有不同，除了因為結構本身的差異之外，各種不同的添加物也會造成影響，例如UV吸收劑、塑化劑、脫模劑。此外，射出成型的流程參數也都有影響。

這項人工智能多尺度計算技術已經在LS-DYNA R14中正式發布，本文將介紹該技術的基本原理及其在工程領域的應用，主要包括： 短纖維增強復合材料在數值建模領域面臨的挑戰； 如何使用基于機器學習的LS-DYNA仿真方法應對這些挑戰，以深度材料網絡DMN技術為基礎，通過汽車與電子行業的示例來演示這種新型LS-DYNA多尺度仿真方法的性能；

所以材料供應商已逐步開始探索人工智能的潛力，來豐富他們的材料數據庫。本文介紹了海克斯康利用一種新的基于物理信息的人工智能方法，通過少量測試數據即可實現材料數據的擴充，幫助用戶準確預測工程熱塑性塑料的性能，同時節省資金和時間。SABIC公司將上述解決方案應用到其ULTEM?樹脂產品中，在沒有溫度、應變率和加載角度條件的測試數據的情況下，準確地預測ULTEM?樹脂的拉伸應力-應變響應曲線。

這項人工智能多尺度計算技術已經在LS-DYNA R14中正式發布，本文將介紹該技術的基本原理及其在工程領域的應用，主要包括： 短纖維增強復合材料在數值建模領域面臨的挑戰； 如何使用基于機器學習的LS-DYNA仿真方法應對這些挑戰，以深度材料網絡DMN技術為基礎，通過汽車與電子行業的示例來演示這種新型LS-DYNA多尺度仿真方法的性能；

但在面向制造的仿真驅動設計領域，人工智能的應用價值有著充分的依據支撐。人工智能（AI）與機器學習（ML）已應用于新型材料研發：通過預測材料的特定特性與適用場景，滿足當前需求（例如，電池材料、可持續聚合物材料的研發）。此外，人工智能 / 機器學習還能預測材料特性，填補傳統測試標準未覆蓋的數據空白。

4、求解器升級旋轉機械滑移網格優化：AICFD 2026R1優化了高精度瞬態滑移網格算法，采用交界面布爾運算與動態守恒插值法，確保通過旋轉-靜止交界面的通量嚴格守恒，提升風扇、渦輪、泵等旋轉機械瞬態模擬的精度與穩定性。 材料模型及多組分輸運增強：新增多種密度、比熱、動力粘度及熱導率模型，覆蓋理想氣體、多項式、分段線性等工程常用形式。

圖1（a）所示的SRG，可以通過幾種方法製造，如電子束寫入，光刻，納米壓印，或鑽石車削。與VHG不同，SRG沒有空間變化的折射率。相反，光柵的表面是由周期性的微結構組成的。為了對SRG進行建模，需要採用類似傅里葉模態法（也叫RCWA）的算法。本文將介紹VHG的工具。

這是因為在玻璃化轉變溫度以下，高分子鏈段的運動被凍結，材料表現出類似玻璃的脆性和剛性；當溫度升高超過 Tg 時，鏈段開始能夠自由運動，材料的柔韌性和可塑性增強，體積也隨之發生較大變化 。以常見的聚苯乙烯為例，在低于其玻璃化轉變溫度時，它質地堅硬、易碎，隨著溫度逐漸升高接近并超過 Tg，聚苯乙烯開始變得柔軟，易于加工成型，同時體積也有所膨脹，反映在 PVT 曲線上就是斜率的改變。

–VC Chong, 前工程經理 Tokyo Seiki模流分析的過程中有許多項目，可依據不同觀點和需求另外提出討論。就模具製造廠商的角度而言，由於模具製造時間很短湊，因此明確的分析重點將是客戶在短時間內解決問題的成功關鍵。

在全球制造業邁向智能化、輕量化、高效化的時代浪潮中，產品研發正面臨前所未有的挑戰：如何在壓縮研發周期的同時保障性能卓越？如何以更低成本實現設計創新與結構優化？如何突破傳統仿真的效率瓶頸，應對多物理場、大規模工程的復雜需求？

設計流程1.1 相位 -> 微觀結構 -> 實驗驗證在此過程中，用戶首先使用光線追跡方法設計DOE /超穎透鏡所需的相位。然後根據給定的相位設計微結構。圖1顯示了該過程的流程圖。該圖表未涵蓋設計的詳細訊息，例如，微觀結構可以是傳統的閃耀光柵或現代的超穎透鏡。所需的設計和製造方法可能會有所不同，具體取決於微結構的類型。參考文獻[5]顯示了根據給定的相位輪廓生成閃耀光柵的範例。

在大會主會場圓桌討論中，行業專家們將講在現場共同探討數據分析和人工智能在電磁仿真中的應用：如何通過將大數據和智能算法引入仿真過程，快速分析、優化和預測電磁現象，從而加速研發周期，提高產品質量，實現更高效的數字化創新。

首先從基于線性化載荷情況的拓撲優化開始，以實現有效的材料布置。然后與多學科優化相結合，以評估組件的結構性能，并使用人工智能和機器學習支持的鑄造模擬來檢查其可制造性。? 拓撲優化Altair 強大的且經過驗證的生成式設計技術用于最有效地布置材料。在這里，可以為多學科載荷情況推導出最佳載荷路徑，包括數百種載荷工況、變量以及鑄件的制造約束。