AI驅(qū)動(dòng)工業(yè)變革全球100個(gè)AI應(yīng)用案例EVERYTHINGSOLVABLE3./背景5./如何使用本書(shū)6./AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品生命周期：從概念設(shè)計(jì)階段到生命周期的全面管理7./Altair：您的首選AI驅(qū)動(dòng)仿真工程的合作伙伴8./汽車(chē)案例40./重工案例52./航天航空和國(guó)防案例65./電子、能源案例81./材料和制造案例110./健康與生命科學(xué)案例 2/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例ALTIRALTIR3/ALTIR仿真、數(shù)據(jù)分析與人工智能的深度融合，正在深刻變革工程師的工作方式，推動(dòng)數(shù)字信息向高價(jià)值戰(zhàn)略資產(chǎn)的轉(zhuǎn)化。作為工程領(lǐng)域的創(chuàng)新先鋒，Altair通過(guò)提供端到端的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案，持續(xù)引領(lǐng)全球工業(yè)制造業(yè)向智能化未來(lái)邁進(jìn)。憑借對(duì)仿真技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與人工智能能力的深度整合，Altair有效突破了傳統(tǒng)組織架構(gòu)的局限，為企業(yè)打造出兼具前瞻性與落地性的創(chuàng)新解決方案。這一轉(zhuǎn)型不僅使工程師能夠制定驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和提升運(yùn)營(yíng)效率的戰(zhàn)略決策，更幫助企業(yè)構(gòu)建起以數(shù)據(jù)為核心的新型競(jìng)爭(zhēng)力。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，Altair始終以可靠的合作伙伴身份，賦能企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源向戰(zhàn)略資產(chǎn)的升級(jí)，打通從數(shù)據(jù)洞察到商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵路徑，助力企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營(yíng)與持續(xù)創(chuàng)新。若您對(duì)我們的AI軟件感興趣，歡迎掃碼申請(qǐng)免費(fèi)試用或技術(shù)交流，Altair工作人員將在兩個(gè)工作日內(nèi)與您聯(lián)系。ALTIR4/ALTIR南《AIforEngineering：YourRoadmaptoGettingStarted》，它提供了在您的企業(yè)中采用AI的實(shí)用建議和基礎(chǔ)方法。本電子書(shū)精心收錄了AI驅(qū)動(dòng)型工程的100個(gè)典型應(yīng)用案例，此次更新特別新增50個(gè)創(chuàng)新實(shí)踐，并明確標(biāo)注“NEW”標(biāo)識(shí)以便讀者快速識(shí)別。ALTIR5/ALTIR如何使用本書(shū)ALTIR6/ALTIRAI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品生命周期：從概念設(shè)計(jì)階段到生命周期結(jié)束管理ALTIR7/ALTIRAltair：您的首選AI驅(qū)動(dòng)型工程合作伙伴ALTIR9ALTIR如何解決支架設(shè)計(jì)的復(fù)雜性？?快速物理預(yù)測(cè)：根據(jù)歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練Altair?physicsAI??預(yù)測(cè)新的、未見(jiàn)過(guò)的CAD/CAE模型預(yù)測(cè)結(jié)果，加快設(shè)計(jì)迭代并數(shù)據(jù)集由：麻省理工學(xué)院DSL，/生成歷史數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)探索CAD數(shù)據(jù)ALTIR10ALTIR如何利用AI驅(qū)動(dòng)的物理特性克服外部空氣動(dòng)力學(xué)挑戰(zhàn)釋放速度和準(zhǔn)確性-利用歷史數(shù)據(jù)和AI訓(xùn)練的模型，將具有超過(guò)200萬(wàn)個(gè)單元的大模型求解時(shí)間從12+小時(shí)縮短到幾分鐘歷史數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)探索CFDALTIR11ALTIRAI驅(qū)動(dòng)的引擎蓋沖擊分析ALTIR12/ALTIR如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)ML提前檢測(cè)NVH性能問(wèn)題?使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建用于了解設(shè)計(jì)變量對(duì)NVH性能影響的100倍ALTIR13/ALTIR前照燈（AIS008）水平測(cè)試?DR4階段的前照燈檢查（AIS008）涉及耗時(shí)的車(chē)輛自重物理?儀表板集成：將最終模型集成到用戶友好的儀表板中，ALTIR14/ALTIR數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生，用于優(yōu)化HVAC系統(tǒng)性能車(chē)輛遙測(cè)和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)用于HVAC系統(tǒng)使用分析和故障分類(lèi)，從而提高性能可靠性?了解不同條件下的HVAC使用模式和客戶行為?使用來(lái)自運(yùn)營(yíng)車(chē)輛或系統(tǒng)（測(cè)試或服以表征物理HVAC系統(tǒng)?使用預(yù)測(cè)分析來(lái)預(yù)測(cè)HVAC系統(tǒng)狀況并優(yōu)化性能ALTIR15/ALTIR預(yù)測(cè)電池的健康狀況和剩余使用壽命ALTIR16/ALTIRAI改善熱舒適性仿真流程?CFD仿真需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間，從而減慢了romAI數(shù)據(jù)收集的速度?在Altair?TwinActivate?中部署romAI模型以進(jìn)行系統(tǒng)仿真ALTIR17/ALTIRRattle(敲擊異響)性能優(yōu)化?復(fù)雜設(shè)計(jì)變量:眾多相互關(guān)聯(lián)的設(shè)計(jì)變量會(huì)影響Rattle性能?參數(shù)識(shí)別:執(zhí)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)以識(shí)別最具影響力的參數(shù)?快速評(píng)估：與傳統(tǒng)方法相比，在更大的設(shè)計(jì)空?加速優(yōu)化：在幾秒內(nèi)完成多目標(biāo)優(yōu)化，加快設(shè)計(jì)周期并減ALTIR18/ALTIR兩輪車(chē)的實(shí)時(shí)電池監(jiān)控?數(shù)字孿生：使用實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建基于物理的電池組數(shù)字孿生?數(shù)據(jù)采集：使用來(lái)自物理資產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器實(shí)時(shí)收集電機(jī)電流和轉(zhuǎn)速?在線監(jiān)控：實(shí)時(shí)流式傳輸和可視化所有電池關(guān)鍵性能指標(biāo)（ALTIR19/ALTIR用于設(shè)計(jì)優(yōu)化的HIC值預(yù)測(cè)?AI和數(shù)據(jù)分析：通過(guò)AI和數(shù)據(jù)分析，使用來(lái)自各種車(chē)輛變體的歷史?啟用ML的驗(yàn)證：使設(shè)計(jì)人員和CAE工程師能夠利用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的ML間ALTIR20/ALTIR線性執(zhí)行器時(shí)間常數(shù)的熱力學(xué)分析?耗時(shí)分析：在使用不同彈簧時(shí)，需要快速研究線性執(zhí)行器的時(shí)間常數(shù)?數(shù)據(jù)生成：使用Altair?AcuSolve?生成訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)?模型創(chuàng)建：使用Altair?romAI?構(gòu)建動(dòng)態(tài)ROM（降階模型）以提高?系統(tǒng)集成：使用Altair?Activate?將ROM與控制器集成到系統(tǒng)級(jí)仿?效率：運(yùn)行時(shí)間從6800秒減少到1秒，實(shí)現(xiàn)極?減少仿真需求：只需一次瞬態(tài)CFD仿真即可生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)ALTIR21/ALTIR實(shí)時(shí)優(yōu)化電池組SoC和電壓實(shí)時(shí)電源硬件在環(huán)（HIL）提供對(duì)充電狀態(tài)（SoC）和電壓的精確洞察，從而提高效率和系統(tǒng)可靠性?生成的LinuxFMU用于NIPXI系統(tǒng)上的實(shí)時(shí)應(yīng)用?將BEV模板與Altair?FluxMotor?LUT模型集成，以實(shí)現(xiàn)全面的車(chē)ALTIR22/ALTIRAI輔助快速定位車(chē)輛保修索賠的根本原因歸因分析可自動(dòng)處理多年積累的大型數(shù)據(jù)集，預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題并進(jìn)行擴(kuò)展，以處理不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，提高產(chǎn)品質(zhì)量并最大限度減少索賠ALTIR23/ALTIR優(yōu)化排氣消聲器設(shè)計(jì)以降低SPLAI建模在仿真和形狀變形的支持下，可預(yù)測(cè)SPL并優(yōu)化消音器設(shè)計(jì)以提高性能?不清楚如何將先進(jìn)的AI技術(shù)集成到現(xiàn)有的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程中以獲得更好?使用Altair?OptiStruct?求解SPL計(jì)算?使用Altair?HyperStudy?創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集?使用Altair?RapidMiner?開(kāi)發(fā)一個(gè)AI模型，并使用優(yōu)化功能確定了?利用RapidMiner的優(yōu)化功能獲得改進(jìn)的消音器尺寸，從而提高性能?確定了AI在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中的其他應(yīng)用，從而提高了其在整個(gè)組織中的影分析和優(yōu)化條件MoMorphingvectorsGlasswoolDV1:DV1:LengthofsilencerAcousticpowerexcitationSPLresponseAcoustictransferfunctionTargetpeak DV2:SeparatorTargetpeak DV3:DiameterofsilencerRapidMiner的AI/ML模型創(chuàng)建和優(yōu)化 TrainingdatacollectionbyDOEofHst AImodelcreationandoptimizationbyRapidMinerDV4:DensityofglasswoolDV4:DensityofglasswoolDV5:DampingofglasswoolBLUE:InitialshapeRED:OptimumshapeTargetTargetpeakALTIR24/ALTIR加速3D-CFD仿真以優(yōu)化HVAC流量分布AI和1D建模可加速3D-CFD仿真，提供更快、更準(zhǔn)確的HVAC性能優(yōu)化，并提高整體系統(tǒng)效率?通過(guò)使用人工智能將計(jì)算密集型的3D-CFD模擬簡(jiǎn)化為高效的1D模?使用Altair?romAI?基于輸入流量和運(yùn)行模式預(yù)測(cè)奇異值。?使用Altair?TwinActivate?中的矩陣乘積模塊恢復(fù)輸出速度分布?從TwinActivate導(dǎo)出包含ROM的FMU，以便集成到1DHVAC參考資料：KentaKobayashi*1，“通過(guò)romAI加速HVAC內(nèi)部流動(dòng)分布的3D-CFD仿真”，2023年日本Altair技術(shù)大會(huì)，第2天，B廳16：30-16：55預(yù)測(cè)EV變速箱的熱行為和齒輪傳熱通過(guò)轉(zhuǎn)速和油位的輸入，借助AI驅(qū)動(dòng)的ROM和基于粒子的仿真，可預(yù)測(cè)齒輪HTC和傳熱結(jié)果，減少計(jì)算時(shí)間并為4000+變速箱場(chǎng)景提供準(zhǔn)確預(yù)測(cè)?應(yīng)對(duì)包含4000多種場(chǎng)景的變速箱參數(shù)空間的復(fù)雜性，這些場(chǎng)景涵蓋?減少每個(gè)Altair?nanoFluidX?模擬的計(jì)算時(shí)間（使用2個(gè)GPU每?使用來(lái)自部分因子的DoE仿真數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行表征，以開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)全局?使用nanoFluidX根據(jù)部分因子的DoE指定的RPM和油位進(jìn)行基?使用Altair?romAI?開(kāi)發(fā)了非線性ROM，以在操作過(guò)程中重現(xiàn)動(dòng)態(tài)HTC行為，并集成到GT-Suite?速度提高了130,000倍，顯著縮短了獲得決策的時(shí)間?確保對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)行為進(jìn)行高度準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，從而提高決策和運(yùn)營(yíng)效率25/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例25/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例nanoFluidX高保真模擬romAI機(jī)器學(xué)習(xí)TrainingTrainingDataALTALTIRDynamicModelALTIR26/ALTIR快速評(píng)估新的發(fā)蓋襯板設(shè)計(jì)概念歷史數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)的物理預(yù)測(cè)縮短了評(píng)估應(yīng)力和位移的時(shí)間，從而能夠更快地評(píng)估新的發(fā)蓋襯板設(shè)計(jì)?利用來(lái)自10,000+發(fā)蓋襯板的歷史數(shù)據(jù)，幾何圖形以表面網(wǎng)格（STL?使用STL和CSV數(shù)據(jù)通過(guò)Altair?physicsAI?應(yīng)用高級(jí)物理預(yù)測(cè)進(jìn)?使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練，并將訓(xùn)練模型用于預(yù)測(cè)新的發(fā)蓋襯板設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集生成者:OSUDDML,/ddml示例數(shù)據(jù)physicsAIvs規(guī)劃求解結(jié)果新項(xiàng)目的遷移學(xué)習(xí)ALTIR27/ALTIR優(yōu)化安全氣囊驗(yàn)證流程，實(shí)現(xiàn)更快、更經(jīng)濟(jì)高效的設(shè)計(jì)和測(cè)試?yán)肁I驅(qū)動(dòng)的仿真優(yōu)化安全氣囊設(shè)計(jì)，降低計(jì)算成本，并以高精度加速驗(yàn)證流程真實(shí)真實(shí)?安全氣囊的驗(yàn)證對(duì)于確保在碰撞事件發(fā)生時(shí)安全氣囊功能正常至關(guān)重要?設(shè)計(jì)和驗(yàn)證HAB行為的傳統(tǒng)方法非常耗時(shí)且計(jì)算成本高昂預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)?Altair?physicsAI?通過(guò)分析數(shù)據(jù)集和預(yù)測(cè)測(cè)試場(chǎng)景中的行為來(lái)優(yōu)化安?預(yù)測(cè)安全氣囊與擺錘測(cè)試場(chǎng)景的接觸/相互作用，重點(diǎn)關(guān)注在DOE中作?使用56次運(yùn)行（47次訓(xùn)練，9次驗(yàn)證）訓(xùn)練一個(gè)物理AI模型，提供準(zhǔn)確ALTIR28/ALTIR利用AI驅(qū)動(dòng)的歷史數(shù)據(jù)物理預(yù)測(cè)可顯著縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間，從而加快設(shè)計(jì)探索速度，提高騎手的舒適度和性能?構(gòu)建和仿真車(chē)把設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)方法非常耗時(shí)，限制了設(shè)計(jì)探索的可能性?利用Altair?physicsAI?加速物理預(yù)測(cè)，置信度：置信度：0.9558physicsAI：10秒學(xué)ZBarLowZBarTrackerBarDragBarALTIR29/ALTIR快速探索防撞箱的設(shè)計(jì)，提高安全性AI驅(qū)動(dòng)的物理預(yù)測(cè)和合成數(shù)據(jù)生成大大縮短了仿真時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)了更快的設(shè)計(jì)迭代并提高了性能?使用Altair?HyperStudy?生成合成數(shù)據(jù)，以有效支持設(shè)計(jì)變更physicsAI:10秒?使用Altair?physicsAI?physicsAI:10秒?通過(guò)Altair?HyperWorks?平臺(tái)的靈活性和互操作性，簡(jiǎn)化訪問(wèn)、使ALTIR30/ALTIRNEWNEW加速碰撞分析與優(yōu)化加速碰撞分析與優(yōu)化在原型車(chē)駛上道路或撞擊墻體之前，預(yù)測(cè)汽車(chē)五星碰撞評(píng)級(jí)?使用Altair?Radioss?運(yùn)行部分因子?借助Altair?romAI?訓(xùn)練動(dòng)態(tài)非線性降階模型（ROM預(yù)測(cè)不同設(shè)NEWNEWALTIR31/ALTIR基于AI的降階模型（ROMs）在碰撞優(yōu)化中的應(yīng)用借助Altair?romAI?縮短計(jì)算時(shí)間，一夜之間即可運(yùn)行數(shù)百次碰撞場(chǎng)景?碰撞模擬具有高度非線性且計(jì)算成本高昂的特點(diǎn)，這給設(shè)計(jì)優(yōu)化帶來(lái)了?使用Altair?romAI?訓(xùn)練降階模型（ROM以學(xué)習(xí)并復(fù)40+95%+NEWNEWALTIR32/ALTIR車(chē)輛座艙HVAC快速設(shè)計(jì)優(yōu)化用AI降階模型（ROMs）替代三維計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（3DCFD在數(shù)秒內(nèi)測(cè)試控制策略?在測(cè)試多種HVAC控制策略的同時(shí)縮短模擬時(shí)間?借助Altair?romAI?創(chuàng)建座艙熱環(huán)境的動(dòng)態(tài)降階模型（ROM）?在HVAC回路中用降階模型替代三維計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)，實(shí)現(xiàn)更快的模擬?將HVAC模擬運(yùn)行時(shí)間從數(shù)十小時(shí)縮短至數(shù)秒NEWNEWALTIR33/ALTIR利用最少傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建支架數(shù)字孿生借助人工智能和兩個(gè)應(yīng)變片，預(yù)測(cè)關(guān)鍵位置的應(yīng)力與載荷?在Altair?OptiStruct?中構(gòu)建有限元分析（FEA）模型，模擬已知載荷下的應(yīng)力/應(yīng)變情況?利用Altair?TwinActivate?應(yīng)用該降階模型，通過(guò)有限的應(yīng)變輸入估NEWNEWALTIR34/ALTIR聚類(lèi)模擬熱點(diǎn)以優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過(guò)特征提取和聚類(lèi)處理大規(guī)模仿真數(shù)據(jù)集，提升AI模型質(zhì)量?聚焦于仿真結(jié)果中的性能差異（而非幾何差異）進(jìn)行針對(duì)?使用Altair?RapidMiner?從仿真數(shù)據(jù)?在RapidMiner中應(yīng)用聚類(lèi)算法，對(duì)相似仿真結(jié)果進(jìn)行分組，實(shí)現(xiàn)結(jié)?通過(guò)提供更清晰、結(jié)構(gòu)更優(yōu)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（供Altair?physicsAI?等下游工具使用加速AI技術(shù)落地?通過(guò)自動(dòng)化仿真數(shù)據(jù)的預(yù)處理與整理，減少工程時(shí)間與精力投入擋風(fēng)玻璃設(shè)計(jì)較平緩，無(wú)熱點(diǎn)或僅聚類(lèi)2：擋風(fēng)玻璃略微抬高，存在2個(gè)熱點(diǎn)聚類(lèi)3：擋風(fēng)玻璃高度抬高，存在4個(gè)以上熱點(diǎn)聚類(lèi)4：擋風(fēng)玻璃中度抬高，存在3-4個(gè)熱點(diǎn)NEWNEWALTIR35/ALTIR電池?zé)崾Э仡A(yù)測(cè)利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和物理約束深度學(xué)習(xí)，在數(shù)分鐘內(nèi)構(gòu)建電池起火風(fēng)險(xiǎn)模型?基于實(shí)驗(yàn)量熱數(shù)據(jù)訓(xùn)練物理約束神經(jīng)常微分方程（NeuralODE）模型，?模型架構(gòu)設(shè)計(jì)遵循控制方程，實(shí)現(xiàn)具有物理意義的高精度預(yù)測(cè)?采用深度學(xué)習(xí)和反向傳播算法檢測(cè)溫度驟升，該模型還可集成至Altair?NEWNEWALTIR36/ALTIR焊接質(zhì)量檢測(cè)由Altair?AIEdge?驅(qū)動(dòng)并集成物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)?部署AIEdge設(shè)備，打造端到端的全流程視覺(jué)焊接?與Altair的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)解決方案集成，從生產(chǎn)線捕獲、評(píng)分并傳?通過(guò)云原生物聯(lián)網(wǎng)界面，對(duì)AIEdge設(shè)備進(jìn)行集中監(jiān)控NEWNEWALTIR37/ALTIR面向NVH領(lǐng)域的梯形底盤(pán)設(shè)計(jì)快速結(jié)構(gòu)仿真基于AI驅(qū)動(dòng)的模態(tài)分析，在底盤(pán)開(kāi)發(fā)中快速預(yù)測(cè)固有頻率和振型?傳統(tǒng)用于模態(tài)分析的CAE仿真耗時(shí)較長(zhǎng)，拖慢了早期設(shè)計(jì)決策進(jìn)程?使用Altair?HyperStudy?生成合成數(shù)據(jù)集，在可制造范圍內(nèi)改變底盤(pán)?基于整理后的仿真結(jié)果訓(xùn)練Altair?physicsAI?模型，快速預(yù)測(cè)新設(shè)計(jì)ALTIR38/ALTIR通過(guò)大眾化的仿真智能實(shí)現(xiàn)協(xié)同產(chǎn)品開(kāi)發(fā)借助AltairOne?作為統(tǒng)一門(mén)戶，為各利益相關(guān)方提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工程解決方案?在云端和本地環(huán)境中擴(kuò)展及部署解決方案的過(guò)程復(fù)雜且不一致?AltairOne作為統(tǒng)一的訪問(wèn)門(mén)戶，支持對(duì)Altair工具進(jìn)行混合集成，為?Altair?HyperWorks?用于元數(shù)據(jù)提取和精確的物理預(yù)測(cè)，并通過(guò)Altair?physicsAI?增強(qiáng)以提供智能洞察?Altair?RapidMiner?支持探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）和高級(jí)預(yù)測(cè)建模，?集成于AltairOne中的Altair?Panopticon?提供豐富的交互式儀表ALTIR39/ALTIR使用AI為領(lǐng)先的OEM供應(yīng)鏈進(jìn)行庫(kù)存管理通過(guò)零件級(jí)安全庫(kù)存智能系統(tǒng)降低成本、減少排放并避免庫(kù)存中斷?采購(gòu)涉及9500多種零部件，交貨周期從數(shù)?使用Altair?RapidMiner?構(gòu)建AI模型，分析需求模式、交貨周?通過(guò)減少應(yīng)急物流決策帶來(lái)的空運(yùn)排放，助力實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)ALTIRALTIR41/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例優(yōu)化挖掘機(jī)鏟斗設(shè)計(jì)以提高填充效率AI驅(qū)動(dòng)的協(xié)同仿真可加速設(shè)計(jì)迭代，使鏟斗填充能力提高了20%，并且能夠在不到一分鐘內(nèi)比較多種設(shè)計(jì)變體?在挖掘機(jī)的挖掘循環(huán)中優(yōu)化填充顆粒的鏟斗形狀對(duì)于性能至關(guān)重要?利用Altair?MotionSolve?和Altair?EDE了完整的挖掘多體模型，包括與顆粒材料/粒子?使用Altair?Inspire?草?在每次運(yùn)行DoE時(shí)自動(dòng)更新存儲(chǔ)鏟斗的參數(shù)化幾何體，并通過(guò)AltHyperStudy?將其輸入到MotionSolve-EDEM協(xié)同仿真中?使用Altair?romAI?的DoETwinActivate?中的快速優(yōu)化做好準(zhǔn)備ALTIR42/ALTIR在實(shí)時(shí)硬件仿真中提高拖拉機(jī)的性能和準(zhǔn)確性將高保真的DEM仿真轉(zhuǎn)化為高效且準(zhǔn)確的基于深度學(xué)習(xí)的降階模型（ROM并部署于實(shí)時(shí)硬件應(yīng)用 >?對(duì)實(shí)時(shí)犁土相互作用力進(jìn)行建模并將其集成到完整的拖拉機(jī)仿真中，需 >romAITwinActivate利用Altair?romAI?和Altair?TwinActivate?,用于準(zhǔn)確預(yù)估各種ALTIR43/ALTIR重型裝備中關(guān)鍵部件的實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)利用AI/ML驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生和虛擬傳感器監(jiān)控健康狀況（SoH實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)異常檢測(cè)、故障預(yù)防并提高維護(hù)效率?使用傳感器數(shù)據(jù)（如加速度和壓力）實(shí)時(shí)分析關(guān)鍵部件對(duì)于避免故障和?開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)合規(guī)的虛擬傳感器，使用Altair?romAI?和Altair?TwinActivate?準(zhǔn)確預(yù)測(cè)SoH。這些虛擬傳感器可以部署在邊緣設(shè)備或云平ALTIR44/ALTIR更高效的鋼板彈簧懸架整車(chē)動(dòng)力學(xué)分析AI生成的ROM將仿真時(shí)間縮短了31倍，通過(guò)全面的板簧數(shù)據(jù)集成加快了車(chē)輛動(dòng)力學(xué)分析速度，同時(shí)保持了準(zhǔn)確性?傳統(tǒng)的整車(chē)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)級(jí)仿真非常耗時(shí)，阻礙了快速評(píng)估和優(yōu)化性能的?使用Altair?MotionView?中的葉片彈簧構(gòu)建器為葉片彈簧懸掛系統(tǒng)生?利用Altair?romAI?為葉片彈簧懸掛創(chuàng)建一個(gè)降階模型（ROM）?在Altair?MotionSolve?中仿真整車(chē)動(dòng)力學(xué)，通過(guò)整合ROM進(jìn)行更快?將運(yùn)行時(shí)間縮短了31倍（從992秒縮短到ALTIR45/ALTIR降低動(dòng)物飼料系統(tǒng)的轉(zhuǎn)子功耗高保真DEM求解器和AI生成的ROM將仿真時(shí)間從8小時(shí)縮短到3秒，準(zhǔn)確率超過(guò)98%線性系統(tǒng)，通過(guò)Altair?romAIALTIR46/ALTIR加速輪式裝載機(jī)優(yōu)化的系統(tǒng)級(jí)仿真AI生成的ROM將仿真時(shí)間縮短了34倍，能夠更快地分析車(chē)輛動(dòng)力學(xué)、控制系統(tǒng)和顆粒材料交互，準(zhǔn)確率超過(guò)98%?開(kāi)發(fā)一個(gè)高保真度的協(xié)同仿真模型，使用Altair?MotionSolve?進(jìn)行車(chē)輛動(dòng)力學(xué)仿真，Altair?TwinActivate?用于控制和驅(qū)動(dòng)，以及Altair??使用動(dòng)態(tài)降階模型（ROM）準(zhǔn)確估計(jì)鏟斗和顆粒材料之間的反作用力?將仿真運(yùn)行時(shí)間縮短了34倍，從680秒縮短到僅20秒ALTIR47/ALTIRNEWNEW通過(guò)精準(zhǔn)的均勻性預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)更快速的肥料設(shè)計(jì)基于仿真和測(cè)試數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化了撒布機(jī)幾何形狀?使用Altair?physicsAI?和Altair?HyperStudy?優(yōu)化撒布機(jī)設(shè)計(jì)，無(wú)?6秒內(nèi)預(yù)測(cè)出CV，準(zhǔn)確率>90%——比CAE快520倍6秒520倍比CAE更快>90%NEWNEWALTIR48/ALTIR以秒為單位評(píng)估線性執(zhí)行器的時(shí)間常數(shù)動(dòng)態(tài)特性使用動(dòng)態(tài)ROM進(jìn)行精確的時(shí)間常數(shù)分析，速度比全仿真快3600倍?使用Altair?romAI?創(chuàng)建電磁動(dòng)力學(xué)的動(dòng)態(tài)降階模型?在Altair?TwinActivate?中將ROM與機(jī)械動(dòng)力學(xué)相結(jié)合，以進(jìn)行完?通過(guò)學(xué)習(xí)高保真訓(xùn)練數(shù)據(jù)中渦流的影響，獲得的系統(tǒng)響應(yīng)比查找表更精確NEWNEWALTIR49/ALTIR電磁閥時(shí)間常數(shù)加速仿真構(gòu)建一個(gè)流體動(dòng)力學(xué)簡(jiǎn)化模型（ROM以高精度將仿真時(shí)間從18小時(shí)縮短至1秒?使用Altair?romAI?生成流體動(dòng)力學(xué)的NEWNEWALTIR50/ALTIR模型去特征化以加快仿真前處理基于帶標(biāo)簽CAD幾何訓(xùn)練決策樹(shù)模型自動(dòng)執(zhí)行特征移除?從Altair?HyperMesh?中導(dǎo)出相關(guān)線條數(shù)據(jù)，以捕捉?使用Altair?RapidMiner?構(gòu)建一個(gè)決策樹(shù)模型，該模型能自動(dòng)對(duì)線條?使用標(biāo)準(zhǔn)腳本（TCL/Python）輕松集成到現(xiàn)有流程中ALTIR51/ALTIR隱式建模換熱器的優(yōu)化基于physicsAI的建模，用于效率預(yù)測(cè)?Altair?Inspire?用于在單一環(huán)境中對(duì)隱式幾何體進(jìn)?根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)CAD幾何體進(jìn)行參數(shù)化，并相應(yīng)地定義邊界條件?整合基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以計(jì)算新開(kāi)發(fā)的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)?通過(guò)將Altair工具整合到統(tǒng)一的仿真工作流程中，優(yōu)化了產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程?通過(guò)利用Altair?physicsAI?進(jìn)行快速性能評(píng)估，優(yōu)化周期可縮短約24倍?通過(guò)對(duì)影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵變量進(jìn)行敏感性分析，改進(jìn)設(shè)計(jì)決策ALTIR53/ALTIR優(yōu)化飛機(jī)蒙皮-長(zhǎng)桁設(shè)計(jì)AI/ML驅(qū)動(dòng)的仿真提高了結(jié)構(gòu)強(qiáng)度并簡(jiǎn)化了早期設(shè)計(jì)階段?AI/ML優(yōu)化可預(yù)測(cè)并提高設(shè)計(jì)效率，以節(jié)省時(shí)間和成本?利用AI/ML創(chuàng)建更強(qiáng)大、更高效的飛機(jī)蒙皮，推動(dòng)數(shù)據(jù)支持的決ALTIR54/ALTIR航空電子系統(tǒng)的多學(xué)科優(yōu)化AI驅(qū)動(dòng)的ROM和優(yōu)化可提高設(shè)計(jì)效率及系統(tǒng)可靠性，將MTBF提高600%?高效創(chuàng)建ROM：使用Altair?romAl?創(chuàng)建高效（高達(dá)10倍）且準(zhǔn)?約束優(yōu)化：使用Altair?HyperStudy?進(jìn)行多學(xué)科約束優(yōu)化?可靠性提升：平均故障間隔時(shí)間（MTBF）提高600%作者：Dtom-自己的作品，CCBY-SA3.0ALTIR55/ALTIR適航認(rèn)證的快速?gòu)?qiáng)度驗(yàn)證應(yīng)用AI/ML驅(qū)動(dòng)的ROM加快驗(yàn)證速度，增強(qiáng)設(shè)計(jì)信心?驗(yàn)證速度：需要快速驗(yàn)證各種陣風(fēng)剖面?高效的ROM創(chuàng)建：利用Altair?romAI?從單一高保真瞬態(tài)仿真中ALTIR56/ALTIR不同翼型設(shè)計(jì)的空氣動(dòng)力學(xué)評(píng)估利用CFD和ROM進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的翼型分析?耗時(shí)且成本高昂的仿真：針對(duì)多個(gè)翼型設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)CFD仿真非常耗時(shí)，?系數(shù)變化分析：跨音速和無(wú)粘性流動(dòng)中不同翼型設(shè)計(jì)的系數(shù)變化評(píng)估困難?復(fù)雜數(shù)據(jù)管理：管理和比較來(lái)自各種翼型設(shè)計(jì)的大型數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)?CFD數(shù)據(jù)收集：執(zhí)行CFD模擬以收集訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)?時(shí)間效率：仿真時(shí)間從140秒大幅縮短到小于3秒，加快設(shè)計(jì)迭代和決策0.40.4ALTIR57/ALTIR進(jìn)行實(shí)時(shí)RCS分析，實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的測(cè)量仿真數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)的模型縮短了執(zhí)行RCS分析的時(shí)間，能夠更快、更準(zhǔn)確地進(jìn)行巡航導(dǎo)彈仿真評(píng)估?開(kāi)發(fā)用于RCS分析的AI/ML模型需要花費(fèi)大量精力創(chuàng)建廣泛數(shù)據(jù)集。?使用AI/ML模型實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化，利用最少的測(cè)量數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練的FekoRapidMinerGBTML模型的仿真結(jié)果-RapidMinerALTIR58/ALTIR優(yōu)化跨頻段的天線性能機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過(guò)減少仿真時(shí)間、確保性能優(yōu)化和加快上市時(shí)間來(lái)優(yōu)化5G天線設(shè)計(jì)?構(gòu)建用于ML優(yōu)化的數(shù)據(jù)集具有挑戰(zhàn)性，捕獲各?使用Altair?RapidMi>RapidMiner中的ML工作流程在RapidMiner中使用GBT算法優(yōu)化結(jié)果模擬和預(yù)測(cè)反射系數(shù)（dB）的比較ALTIR59/ALTIRNEWNEW虛擬傳感器估算關(guān)鍵載荷和應(yīng)變數(shù)據(jù)基于物理測(cè)試數(shù)據(jù)和人工智能模型構(gòu)建，以減少傳感器數(shù)量并實(shí)時(shí)提高覆蓋范圍?使用Altair?AIStudio?優(yōu)化物理傳感器的數(shù)量和位置?使用物理測(cè)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練Altair?romAI?作為實(shí)時(shí)虛擬傳感器6秒Altair?RapidMiner?NEWNEWALTIR60/ALTIR估算渦輪機(jī)不同位置的溫度利用基于仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練的ROMs（降階模型）創(chuàng)建虛擬傳感器，以估算渦輪機(jī)內(nèi)部的溫度分布?基于仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練Altair?romAI?模型，以估算渦輪機(jī)內(nèi)部關(guān)鍵位置?將這些模型作為虛擬傳感器，替換物理測(cè)試或?qū)ξ锢頊y(cè)試進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)充來(lái)源：/wiki/Honeywell_HTF7000ALTIR61/ALTIR加速評(píng)估飛機(jī)機(jī)翼設(shè)計(jì)用高速AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)替代翼型設(shè)計(jì)變化時(shí)的重復(fù)結(jié)構(gòu)分析?利用結(jié)構(gòu)仿真結(jié)果訓(xùn)練Altair?physicsAI?模型，以預(yù)測(cè)機(jī)翼性能ALTIR62/ALTIR更智能的飛機(jī)機(jī)翼裝配：從零部件自動(dòng)化分類(lèi)開(kāi)始基于AI驅(qū)動(dòng)的翼肋、翼梁及其他零部件分類(lèi)，減少人工分揀并加快機(jī)翼裝配速度率ALTIR63/ALTIR飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)短艙快速抗凹分析借助AI增強(qiáng)建模技術(shù)構(gòu)建輕量化數(shù)字孿生，用于抗凹相關(guān)的應(yīng)力預(yù)測(cè)與結(jié)構(gòu)診斷持85%95%40ALTIR64/ALTIR加快不同飛機(jī)設(shè)計(jì)變體中的RCS評(píng)估利用基于仿真和歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的幾何深度學(xué)習(xí)模型，加速雷達(dá)截面分析?后期設(shè)計(jì)變更需要進(jìn)行成本高昂的重新仿真，從而延誤項(xiàng)目進(jìn)度?使用幾何深度學(xué)習(xí)，使用Altair?physicsAI?對(duì)ALTIR66/ALTIR估算運(yùn)行過(guò)程中布料剩余的水分含量應(yīng)用于測(cè)試數(shù)據(jù)的AI/ML模型提高了實(shí)時(shí)水分估算的準(zhǔn)確性和效率?運(yùn)行效率：代碼生成允許將動(dòng)態(tài)模型直接嵌入洗衣機(jī)中，從ALTIR67/ALTIR估算洗衣機(jī)資源效率的亞麻布重量應(yīng)用AI/ML創(chuàng)建虛擬傳感器優(yōu)化水和能源消耗AI/ML模型估計(jì)亞麻布的干重?硬件部署：可以在硬件中部署解決方案ALTIR68/ALTIR用于變壓器健康的智能電網(wǎng)能源管理系A(chǔ)I分層多智能系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性健康管理，提高電網(wǎng)可靠性和變壓器使用壽命?提高電網(wǎng)可靠性：通過(guò)預(yù)測(cè)和故障診斷，增強(qiáng)穩(wěn)定性并減少停機(jī)時(shí)間ALTIR69/ALTIR熱泵控制器的優(yōu)化AI驅(qū)動(dòng)的建模和虛擬測(cè)試與數(shù)據(jù)處理和控制器優(yōu)化相結(jié)合，將熱泵效率提高了8%以上?控制器優(yōu)化：在不同類(lèi)型的建筑中使用的熱泵電控閥門(mén)不同，實(shí)?模型識(shí)別：使用Altair?romAI?識(shí)別熱泵的準(zhǔn)確模型，實(shí)現(xiàn)不同控網(wǎng)平臺(tái)提取的用于訓(xùn)練/測(cè)試的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)?控制器設(shè)計(jì)：使用Altair?Activate?托管已識(shí)別的ROM模型并設(shè)Altair?ElectroFlo?的溫度評(píng)估CFD仿真和物理預(yù)測(cè)可針對(duì)風(fēng)扇配置提供準(zhǔn)確的溫度預(yù)測(cè)，從而提高設(shè)計(jì)精度并縮短電子控制臺(tái)的開(kāi)發(fā)時(shí)間和成本?通過(guò)預(yù)測(cè)并控制電子控制臺(tái)中不同風(fēng)扇開(kāi)口及熱源位置?通過(guò)改變控制臺(tái)正面和底面的風(fēng)扇位置和開(kāi)口執(zhí)行CFD迭代，計(jì)算?使用CFD數(shù)據(jù)訓(xùn)練Altair?physicsAI?模型，以預(yù)測(cè)新設(shè)計(jì)配置中70/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例70/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例11底面半開(kāi)式開(kāi)口33底面后半部開(kāi)口求解器結(jié)果求解器結(jié)果預(yù)測(cè)22正面前半部開(kāi)口44正面后半部開(kāi)口pAIpAI預(yù)測(cè)ALTIRALTIR智能建筑的負(fù)載預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)模型可簡(jiǎn)化能源使用，防止停電，并改進(jìn)跨建筑區(qū)域和運(yùn)營(yíng)條件的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃?在智能建筑中解決能源需求波動(dòng)問(wèn)題，并管理不同建筑區(qū)域和負(fù)載類(lèi)ALTIR71/ALTIRALTIR72/ALTIR預(yù)測(cè)無(wú)傳感器PMSM控制的轉(zhuǎn)子速度和角AI驅(qū)動(dòng)的ROM和系統(tǒng)級(jí)仿真提高了無(wú)傳感器控制精度，增強(qiáng)了電機(jī)性能預(yù)測(cè)和效率?使用Altair?TwinActivate?對(duì)電力電子裝置與降階模型（ROM）?使用Altair?romAI?創(chuàng)建降階電機(jī)模型?使用Altair?HyperStudy?為PSIM模型運(yùn)行DoE?使用Altair?Compose?為romAI預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)?通過(guò)最大限度地減少預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)子速度和實(shí)際轉(zhuǎn)子速度之間的差異，確保?通過(guò)集成ROM提高運(yùn)營(yíng)效率，減少對(duì)復(fù)雜物理模型ALTIR73/ALTIRNEWNEW加速電機(jī)多物理場(chǎng)設(shè)計(jì)通過(guò)使用人工智能訓(xùn)練的模型預(yù)測(cè)多物理場(chǎng)性能，加速幾何優(yōu)化電機(jī)溫度解決方案機(jī)器學(xué)習(xí)電機(jī)溫度?將人工智能模型整合到優(yōu)化循環(huán)中，以更快地識(shí)別出性能更高的設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)子應(yīng)力輸入：訓(xùn)練數(shù)據(jù)扭矩轉(zhuǎn)子應(yīng)力輸入：訓(xùn)練數(shù)據(jù)扭矩NEWNEWALTIR74/ALTIR更快、更準(zhǔn)確的感應(yīng)電機(jī)建模利用降階模型（ROMs）生成適用于廣泛運(yùn)行條件的可靠效率圖FluxromAIFluxromAI?在Altair?romAI?中使用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練一?僅用2秒就完成了超過(guò)7,000個(gè)運(yùn)行工況的仿真，而全有限元分析ALTIR75/ALTIR加快功率轉(zhuǎn)換器仿真速度基于仿真數(shù)據(jù)構(gòu)建人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的降階模型（ROMs實(shí)現(xiàn)超實(shí)時(shí)性能?仿真通常需要模擬多種轉(zhuǎn)換器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而增加了運(yùn)行時(shí)的復(fù)雜性?romAI以高精度復(fù)制轉(zhuǎn)換器行為，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)并行仿真romAIALTIR76/ALTIR加快并網(wǎng)變流器系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析更快地預(yù)測(cè)瞬態(tài)行為和熱損失，為可再生能源并網(wǎng)提供支持NEWNEWALTIR77/ALTIR加速電機(jī)設(shè)計(jì)迭代生成式人工智能將性能參數(shù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的電機(jī)概念設(shè)計(jì)，耗時(shí)從數(shù)周縮短至數(shù)小時(shí)挑戰(zhàn) 規(guī)格 規(guī)格?頻繁的設(shè)計(jì)迭代會(huì)增加計(jì)算成本和工程時(shí)間，從而減緩創(chuàng)新速度和產(chǎn) 設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)?借助生成式AI，根據(jù)目標(biāo)性能參數(shù)直接生成同步電機(jī)預(yù)設(shè)計(jì)方案迭代過(guò)程?將該方案集成至Altair?AIStudio?和Altair?AICloud?,實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)迭代過(guò)程價(jià)值-價(jià)值-驗(yàn)證 產(chǎn)品GenAI方法規(guī)格設(shè)計(jì)1設(shè)計(jì)2設(shè)計(jì)3解釋/優(yōu)化驗(yàn)證產(chǎn)品NEWNEWALTIR78/ALTIR通過(guò)學(xué)習(xí)物理行為，將復(fù)雜碰撞仿真的速度提升166倍，降低成本并縮短時(shí)間?使用初始的DOE仿真訓(xùn)練一個(gè)Altair?physicsAI?模型?預(yù)測(cè)時(shí)間從72分鐘縮短至26秒（快了166倍）?在保持高保真精度的同時(shí)，通過(guò)最小的額外計(jì)算量實(shí)現(xiàn)了快速的設(shè)計(jì)ALTIR79/ALTIR優(yōu)化風(fēng)扇聲學(xué)性能利用基于計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）和測(cè)試數(shù)據(jù)訓(xùn)練的幾何深度學(xué)習(xí)模型，快速預(yù)測(cè)風(fēng)扇的聲學(xué)行為?傳統(tǒng)的基于計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）的風(fēng)扇聲學(xué)分析需要復(fù)雜且耗時(shí)?結(jié)合已有的計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）仿真?使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集，在幾分鐘內(nèi)生成Altair?physicsAI?模型?利用訓(xùn)練好的模型在幾秒鐘內(nèi)估算聲壓級(jí)（SPL）并評(píng)估多種風(fēng)扇設(shè)?聲學(xué)評(píng)估時(shí)間縮短了360倍以上，加快了噪聲敏感部件的設(shè)計(jì)周期?無(wú)需額外仿真或測(cè)試，即可通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式選擇最優(yōu)的風(fēng)扇配置?達(dá)到了98%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，為早期決策提360倍98%ALTIR80/ALTIR加速PLC代碼開(kāi)發(fā)基于多智能體大模型架構(gòu)，從自然語(yǔ)言自動(dòng)生成并驗(yàn)證PLC結(jié)構(gòu)化代碼，實(shí)現(xiàn)高效開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證?手工編寫(xiě)PLC結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言（StructuredText,ST）效率低、易出錯(cuò)，?缺乏標(biāo)準(zhǔn)化工具將自然語(yǔ)言指令可靠地轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行PLC邏輯代碼，?借助GPT-4、Qwen2.5-Coder、LLaMA、Codestral等大語(yǔ)言模型，?構(gòu)建“編碼代理+驗(yàn)證代理”的多智能體架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從生?使用RuSTy編譯器對(duì)生成代碼進(jìn)行語(yǔ)法和功能驗(yàn)證，確保輸出質(zhì)量ALTIR82/ALTIR熱軋鋼卷缺陷檢測(cè)AI驅(qū)動(dòng)的物體檢測(cè)通過(guò)實(shí)時(shí)識(shí)別表面缺陷提高鋼材質(zhì)量?質(zhì)量控制：確保鋼材質(zhì)量一致是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，影響著產(chǎn)品成本和加工ALTIR83/ALTIR用于鈑金成型的可操作數(shù)字孿生使用Altair?romAI?增強(qiáng)過(guò)程控制，并將浪費(fèi)減少了15%以上?數(shù)字孿生：使用Altair?romAI?構(gòu)建可操作的數(shù)字孿生，用于監(jiān)控和改進(jìn)?數(shù)據(jù)集成：使用仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練ROM，以分析傳感器數(shù)據(jù)并確定背離ALTIR84/ALTIR加速鈑金成型的假設(shè)分析增強(qiáng)的ROM技術(shù)可提高效率并縮短運(yùn)行時(shí)間，更快做出決策?自動(dòng)化數(shù)據(jù)生成：利用Altair?HyperStudy?和Altair?Compose?測(cè)試數(shù)據(jù)，然后使用Compose自動(dòng)計(jì)算?ROM托管：使用Altair?Activate?托管ROM，可計(jì)算產(chǎn)品和沖壓ALTIR85/ALTIR通過(guò)實(shí)時(shí)AI監(jiān)控解決注塑成型中的工藝挑戰(zhàn)AI/ML診斷和優(yōu)化可減少缺陷并提高流程效率?自動(dòng)調(diào)整允許基于AI驅(qū)動(dòng)的洞察進(jìn)行動(dòng)態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)ALTIR86/ALTIR利用AI技術(shù)制造更好的大鑄件，增強(qiáng)性能AI/ML驅(qū)動(dòng)的響應(yīng)面方法（RSM）簡(jiǎn)化了碰撞優(yōu)化并集成了輕量化策略?多學(xué)科設(shè)計(jì)探索：采用多學(xué)科設(shè)計(jì)探索評(píng)估各種概念的設(shè)計(jì)需求和可?AI/ML聚類(lèi)：利用AL/ML集群識(shí)別性能最佳的設(shè)計(jì)并優(yōu)化選擇?加快產(chǎn)品上市時(shí)間：加快產(chǎn)品開(kāi)發(fā)速度，推動(dòng)產(chǎn)品更快進(jìn)入市場(chǎng)ALTIR87/ALTIR預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)軸承失效等級(jí)預(yù)測(cè)模型和實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)處理可減少停機(jī)時(shí)間，及早發(fā)現(xiàn)軸承故障并優(yōu)化庫(kù)存管理?使用來(lái)自軸承的歷史加速度計(jì)傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)狀?通過(guò)MQTT協(xié)議將Altair?Panopticon?連接到邊緣設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)?通過(guò)防止軸承意外故障并及早識(shí)別故障類(lèi)型和異常情況以進(jìn)行主動(dòng)維?通過(guò)更有效地預(yù)測(cè)故障和規(guī)劃備件使用，優(yōu)化庫(kù)存并降低維護(hù)成本ALTIR88/ALTIR在制藥生產(chǎn)中實(shí)現(xiàn)粒徑一致性實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控和機(jī)器學(xué)習(xí)模型可優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量、減少浪費(fèi)并增強(qiáng)決策能力分離最大限度地減少丟棄/再處理粗粉的需要?將Altair?Panopticon?連接到OPC服務(wù)器，流式傳輸實(shí)時(shí)傳感器?使用來(lái)自2000個(gè)批次的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)ML模型預(yù)測(cè)輸出質(zhì)量，將其?及早預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，允許主動(dòng)調(diào)整以提高效率并最大限度減少浪費(fèi)聚氨酯發(fā)泡設(shè)計(jì)優(yōu)化的物理預(yù)測(cè)AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型減少了對(duì)HPC的需求，加速了復(fù)雜的設(shè)計(jì)迭代，并為發(fā)泡仿真提供了經(jīng)濟(jì)高效的解決方案?使用過(guò)去設(shè)計(jì)迭代的歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練Altair?physicsAI??使用physicsAI預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)結(jié)果，然后在Altair?Inspire?PolyFoam?驗(yàn)證physicsAI與傳統(tǒng)發(fā)泡仿真的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性?支持在幾秒到幾分鐘內(nèi)對(duì)設(shè)計(jì)更改進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，提高效率并釋放寶89/100個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的工程用例通過(guò)PAI進(jìn)行預(yù)測(cè)后，在InspirePolyFoam中對(duì)新設(shè)計(jì)再運(yùn)行一次仿真確認(rèn)了PAI相對(duì)于傳統(tǒng)發(fā)泡仿真的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性~0.02MPa精度差異physicsAIInspirePolyFoam通過(guò)PAI進(jìn)行預(yù)測(cè)后，在InspirePolyFoam中對(duì)新設(shè)計(jì)再運(yùn)行一次仿真。確認(rèn)了PAI相對(duì)于傳統(tǒng)發(fā)泡仿真的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性~2Kg/m3精度差異ALTIRphysicsAIInspireALTIRALTIR90/ALTIR提高開(kāi)發(fā)最佳橡膠材料混合物的效率基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的ML模型提高了效率，降低了成本，并加速了高性能材料的發(fā)現(xiàn)?將做過(guò)的實(shí)驗(yàn)和制成品的歷史數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練ML模?虛擬測(cè)試簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)流程，減少了不可行的混合物開(kāi)發(fā)方案浪費(fèi)的時(shí)ALTIR91/ALTIR自動(dòng)檢測(cè)可擴(kuò)展材料異常值A(chǔ)I驅(qū)動(dòng)的預(yù)處理可識(shí)別異常情況，確保數(shù)據(jù)更清晰，從而實(shí)現(xiàn)可靠的材料建模?數(shù)據(jù)整合和轉(zhuǎn)換是自動(dòng)化的，應(yīng)用無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（如K-meansALTIR92/ALTIRNEWNEW鈑金設(shè)計(jì)的即時(shí)成形性預(yù)測(cè)使用人工智能訓(xùn)練的模型，幾秒鐘內(nèi)即可預(yù)測(cè)鈑金仿真結(jié)果，無(wú)需進(jìn)行完整仿真過(guò)程?坯料與模具之間的相互作用不佳會(huì)導(dǎo)致流動(dòng)問(wèn)題，從而產(chǎn)生過(guò)度減薄?使用歷史仿真數(shù)據(jù)，對(duì)不同形狀和大小的胚料進(jìn)行AI模型訓(xùn)練?迭代時(shí)間從數(shù)小時(shí)縮短至數(shù)秒，用基于人工智能的預(yù)測(cè)取代了前處理?在流程早期識(shí)別出成形性風(fēng)險(xiǎn)，從而以高預(yù)測(cè)精度快速進(jìn)行設(shè)計(jì)探索NEWNEWALTIR93/ALTIR基于人工智能驅(qū)動(dòng)的環(huán)氧樹(shù)脂建模，實(shí)現(xiàn)更明智的制造決策利用真實(shí)工藝數(shù)據(jù)，通過(guò)快速、準(zhǔn)確的環(huán)氧樹(shù)脂點(diǎn)膠預(yù)測(cè)，加快設(shè)計(jì)決策的制定通過(guò)physicsAI通過(guò)physicsAI進(jìn)行點(diǎn)膠預(yù)測(cè)訓(xùn)練physicsAI訓(xùn)練physicsAI實(shí)時(shí)探索?使用Altair?Inspire?PolyFoam模擬環(huán)氧樹(shù)脂在多條分配路徑上的?利用這些結(jié)果訓(xùn)練一個(gè)Altair?physicsAI?模型，預(yù)測(cè)環(huán)氧樹(shù)脂在生physicsAI預(yù)測(cè)繪制分配路徑FEM準(zhǔn)備physicsAI預(yù)測(cè)繪制分配路徑FEM準(zhǔn)備ALTIR94/ALTIR新型聚合物，測(cè)試更少，效果更佳結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化技術(shù)，以縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間、降低成本，并發(fā)現(xiàn)性能更優(yōu)的材料?使用Altair?RapidMiner?通過(guò)可視化工作流程，基于歷史物料數(shù)據(jù)?集成Altair?HyperStudy?以運(yùn)行多目標(biāo)優(yōu)化，并快速確定新的候選?分析了競(jìng)爭(zhēng)性能之間的權(quán)衡關(guān)系，并篩選出與已知材料特性相似的候ALTIR95/ALTIR加速電池壓實(shí)微觀結(jié)構(gòu)仿真自動(dòng)化仿真輸入并使用降階模型（ROM）預(yù)測(cè)，可減少電解質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)建模所需的時(shí)間、成本和人工操作?構(gòu)建電池電解質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程較為緩慢，因?yàn)榉抡鏁r(shí)間會(huì)隨?數(shù)據(jù)集的規(guī)模使得在仿真執(zhí)行過(guò)程中難以對(duì)其進(jìn)行修改，也難以高效ALTIR96/ALTIR優(yōu)化鑄鐵合金設(shè)計(jì)基于人工智能的金屬鑄造技術(shù)能夠預(yù)測(cè)最佳添加劑用量，從而在降低成本的同時(shí)，利用可靠數(shù)據(jù)滿足高產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)?基于歷史生產(chǎn)混合數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)所ALTIR97/ALTIR鋼鐵生產(chǎn)智能質(zhì)檢數(shù)據(jù)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)能夠及早預(yù)測(cè)質(zhì)量問(wèn)題，從而在復(fù)雜且數(shù)據(jù)量龐大的生產(chǎn)環(huán)境中減少浪費(fèi)、降低能耗和成本?鋼鐵生產(chǎn)具有高度多樣性，產(chǎn)品ALTIR98/ALTIR利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)焊接接頭強(qiáng)度機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型利用材料和測(cè)試數(shù)據(jù)加速?gòu)?qiáng)度評(píng)估，從而減少物理測(cè)試，實(shí)現(xiàn)更快、更安全的車(chē)輛設(shè)計(jì)ALTIR99/ALTIR提高輕量化車(chē)門(mén)把手的HPDC（高壓壓鑄）效率利用經(jīng)過(guò)人工智能訓(xùn)練的模型進(jìn)行鑄造缺陷預(yù)測(cè)和工藝調(diào)整，從而縮短設(shè)計(jì)時(shí)間并減少材料浪費(fèi)?傳統(tǒng)的鑄造分析過(guò)程緩慢且資源消耗大，尤其是在迭代相似零件設(shè)計(jì)時(shí)?基于專為L(zhǎng)CV門(mén)把手設(shè)計(jì)的歷史鑄造仿真數(shù)據(jù)，對(duì)Altair?physicsAI??使用Altair?romAI?分析輸入輸出關(guān)系，并確定最佳工藝設(shè)置（如澆口用于機(jī)械臂仿真的實(shí)時(shí)數(shù)字孿生基于人工智能的虛擬傳感器和實(shí)時(shí)渲染技術(shù)，為機(jī)器人系統(tǒng)打造了一個(gè)可擴(kuò)展、基于物理的數(shù)字孿生模型?制造商通常沒(méi)有足夠的時(shí)間和預(yù)算在生產(chǎn)線上進(jìn)行廣泛的測(cè)試和校準(zhǔn)?使用Altair?Inspire?和A?在Altair?TwinActivate?中部署ROM，并將其連接至高端渲染引?通過(guò)最大限度地減少停機(jī)時(shí)間、測(cè)試和校準(zhǔn)周期來(lái)降低運(yùn)營(yíng)5+Altair產(chǎn)品集成可擴(kuò)展性ALTAIR100/100個(gè)AIALTAIR面向制造與運(yùn)維支持的生成式人工智能聊天機(jī)器人基于大語(yǔ)言模型（LLM）的輔助工具，可結(jié)合場(chǎng)景提供實(shí)時(shí)響應(yīng)，解決生產(chǎn)問(wèn)題?支持處理多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，以獲得更豐富的上下文信息和更高的準(zhǔn)確性ALTAIR101/100個(gè)AIALTAIR基于知識(shí)圖譜的智能制造洞察溯源、根因分析和場(chǎng)景分析——實(shí)現(xiàn)跨多源制造數(shù)據(jù)的快速、即時(shí)的洞察ALTAIR102/100個(gè)