
本书精选全球100个AI落地实践案例(关注公众号Altair澳汰尔免费获取)
Altair重磅推出《全球100个AI应用案例》电子书,涵盖10大以上行业领域的百项AI真实应用场景。立即关注Altair澳汰尔公众号,免费下载完整资料,深入探索AI如何赋能工程仿真设计,推动工业制造在产品全生命周期中的智能化升级与创新突破。
在AI与仿真技术深度融合的前沿阵地,全新的应用模式正加速成型。相较于泛化的技术热词如生成式AI、机器学习或合成数据,我们更应聚焦AI如何切实提升工程仿真的效率与精度,缩短研发周期,增强决策能力。
核心实现路径解析
传统制造业正积极探寻AI转型之路,但不少企业仍面临“从何入手”“需要哪些能力”的困惑。必须强调:AI不是即插即用的黑箱工具,其成功依赖于高质量的数据基础和科学的模型训练机制。
本文以大型铸件设计为例,展示AI与仿真协同的深度整合。通过机器学习中的聚类算法,Altair帮助工程师从海量仿真结果中迅速定位最优设计方案,充分释放“AI增强仿真”在实际工程中的巨大潜能。
?高效建模自动化
借助几何信息(无论是网格还是CAD数据),算法可将其转化为可量化特征,实现几何体之间的比对、编辑与分类。这一过程极大提升了模型管理效率,显著加快建模节奏。
?多学科设计空间探索
基于已有参数化设计的仿真数据,采用回归分析挖掘变量间的关联性,进而预测未知工况下的性能表现或行为曲线,有效弥补实验数据缺失带来的盲区。
?物理行为快速预判
利用历史仿真结果与对应几何结构训练神经网络模型,可在无需重新运行仿真的前提下,准确预测新设计的物理响应,大幅提升设计迭代速度。
?以神经网络替代复杂协同仿真
将高计算成本的仿真过程(如离散元法DEM、计算流体动力学CFD、有限元分析FEA)作为训练源,构建神经网络降阶模型(ROM),精准复现系统复杂行为。该方法可使系统级仿真速度提升高达1000倍,且保持高精度,为产品创新与性能调优提供强大支持。

图1:Altair®romAI™ 作为Altair®HyperWorks®平台的重要组成部分,是一套提升系统仿真实效的AI工具集。融合人工智能与动态系统理论,实现高精度与高速度的双重突破。
?行为模式识别与优化
基于大量设计方案的仿真输出,采用无监督学习方法对结果进行聚类,形成具有相似行为特征的设计群组。这种可视化处理方式让工程师能够轻松驾驭数百次仿真数据。如下图所示,在某大型铸件项目中,AI驱动方法相较传统手段展现出显著优势。

图2:AI助力大型铸件组件的行为理解与结构优化
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AI赋能下一代生成式设计
?AI驱动的生成式设计实现全流程优化
现代产品开发需平衡轻量化、功能性与可制造性等多重目标。
针对巨型铸件的优化流程分为两个关键阶段:首先进行基于线性载荷工况的拓扑优化,实现材料最优分布;随后结合多学科优化技术,评估结构性能,并引入AI与机器学习辅助铸造工艺仿真,验证设计方案的可制造性。
?拓扑结构智能优化
依托Altair成熟可靠的生成式设计能力,系统可高效完成材料布局优化。支持处理数百种载荷工况、变量组合及铸造工艺约束,精准推导出最优传力路径。
?多学科联合优化
在此阶段,融合响应面建模(RSM)与机器学习技术,综合评估非线性碰撞与铸造仿真结果,优化筋位方向与壁厚分布。通过对全量仿真数据进行聚类与分类分析,突破传统标量目标函数的局限,结合专家经验判断,实现对组件行为的精准调控。
?可制造性智能评估
采用无监督机器学习方法,对压铸过程仿真数据进行分析,识别不同设计方案在充型均匀性、流速分布、流动前沿等方面的共性特征,进而确定最佳浇口数量、尺寸及布局方案,确保设计既高性能又易制造。

图3:AI与仿真在产品开发中的融合应用。涵盖应用领域、输入参数、技术方法、预期成果、核心优势及Altair工具链支持。
Altair:连接工程与AI的桥梁
Altair将AI技术与生成式设计、先进CAE仿真深度融合,打造面向大型铸件的一体化智能开发体系。该方案支持大规模多学科变体分析,可并行处理数千种设计组合,助力企业快速收敛至最优解。
通过将专家经验数字化、流程化,Altair推动AI深度嵌入产品设计与制造全过程,实现从概念设计到量产落地的端到端智能协同。
作为工程数据分析与AI解决方案的全球领导者,Altair打通了“工程语言”与“AI语言”的壁垒。其无代码AI平台让初学者与资深工程师都能便捷使用机器学习工具,真正实现AI democratization(AI平民化)。总体而言,Altair正引领企业迈向仿真驱动的数字化转型新时代。
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