工程仿真领域的人工智能革命
从参数化 CAE 和物理信息神经网络到几何 AI 和智能工作流程——了解 MeshWorks 和 AIWorks 如何在世界最苛刻的行业中将产品开发时间缩短 10 倍。.
产品周期正在
快速缩短。
过去需要 5 年才能完成的汽车项目，现在目标是在 18 个月内完成。消费电子产品的周转时间要求仅为 3 个月。传统的 CAE 工作流程——CAD → 网格划分 → 仿真 → 迭代——已无法满足需求。MeshWorks
和 AIWorks 的诞生正是为了弥补这一差距。借助基于物理信息的神经网络、降阶建模和智能体 AI 工作流程，您的仿真团队能够以前所未有的速度进行预测、设计和优化。
仿真运行速度提升 10 倍
降阶建模可以将复杂的有限元模型转换为快速、精确的替代模型。原本需要 1 小时的 Nastran 计算只需 5 分钟即可完成，而且不会降低物理精度。.
理解物理的人工智能
我们的物理信息神经网络将纳维-斯托克斯方程、有限元方程和大涡模拟直接嵌入到损失函数中，从而实现了小于 1% 的阻力预测误差和小于 5% 的结构频率误差。.
一天内完成 10 次设计迭代
参数化 CAE + 子模型自动化使团队能够直接在网格级模型上进行探索和迭代，从而避免了 CAD 往返流程，每个周期可节省数周时间。.
已在全球范围内大规模验证
已在美国、日本、韩国、印度、中国和欧洲的主要 OEM 厂商部署——其中包括汽车、航空航天和重型设备领域的知名厂商。.
五节课你将学到的所有内容
超快速有限元模型构建（四面体、六面体、中面体）、自动化装配、智能连接（螺栓、焊接、接触）以及高度自动化的后处理，并生成嵌入3D模型的报告。它是所有人工智能工作流程的数据生成引擎。.
训练用于结构刚度、碰撞冲击、空气动力学（碰撞阻力+压力场）、NVH频率等方面的AI模型。采用嵌入物理损失函数的图卷积神经网络。将耗时数天的求解器运行时间缩短至亚分钟级预测。.
自动识别复杂装配体中的工程特征。无需返回CAD软件，即可实现基于模式的设计生成、特征参数优化和AI辅助的概念开发。.
基于体素的数据分析在统一的三维空间中处理数百种设计。对形状、厚度、应力和材料分布进行统计可视化。这是人工智能训练之前的洞察层。.
人工智能模型能够生成新的几何形状，而不仅仅是预测响应。它结合了CAD变形、概念建模和生成式拓扑结构，直接在有限元模型层面创建可行的新设计。.
人工智能代理能够自主管理仿真工作流程——包括排队运行、监控收敛情况、触发优化以及生成报告。这是仿真技术的未来，工程师不再执行仿真，而是进行监督。.
5集，
一幅完整的画面。
每集内容独立成篇。观看全部五集即可全面掌握 AIWorks 平台。.
MeshWorks 和 AIWorks：完整平台概述
行业要求车辆项目周期长达 18 个月，而消费电子团队只有 90 天的时间。本次开幕式将阐述传统 CAE 技术为何无法满足这一需求，以及 MeshWorks + AIWorks 平台如何应对这一挑战。您将全面了解集成工作流程：从快速模型构建和降阶建模，到完整的 AIWorks 模块系列，以及全球范围内已从中受益的行业。.
模拟人工智能——基于物理学的实际工程问题预测
深入探索 Simulate AI 模块——该引擎以高精度、基于物理的神经网络模型取代了成本高昂的基于物理的求解器。我们将通过实际的汽车案例，涵盖扭转/弯曲刚度、侧面和正面碰撞、车身降噪性能以及整车空气动力学（碰撞阻力系数 + 压力场预测）。了解 PINN 架构、物理损失函数与标准机器学习的区别，以及在生产环境中使用 AI 模型之前，等效性评分为何至关重要。.
人工智能功能——从几何识别到智能设计生成
工程设计由各种特征定义：肋、凸台、圆角、法兰、孔、点焊。特征人工智能 (Features AI) 将这些特征大规模地进行识别、分类和操作，从而赋予其机器智能。本次课程将介绍该模块如何自动检测装配体中的特征模式，如何将特征转化为参数化控制点以快速探索设计空间，以及如何将特征识别与数据驱动的洞察相结合，从而实现无需返回 CAD 即可进行 AI 辅助的概念生成。.
GEOM AI — 生成几何、变形和人工智能驱动的形状优化
如果你的AI模型不仅能预测，还能设计呢？GEOM AI将仿真智能扩展到了几何领域。本次课程将涵盖以下内容：直接从AI优化的输出进行CAD级变形；自动生成子模型以改进局部设计；网格级生成拓扑；以及通过将制造扫描数据映射到标称有限元模型来创建数字孪生。您将看到，随着变形参数的调整和即时重新预测，阻力系数是如何实时下降的。.
智能体人工智能——面向工程的自主智能仿真编排
人工智能增强工程的最终前沿：智能体不仅能辅助，更能主动行动。本次研讨会将探讨 AIWorks 中的智能体 AI 如何自主地协调多步骤仿真工作流程。智能体能够管理数据管道、调用求解器（物理或 AI）、监控收敛情况、执行优化循环并生成丰富的报告——所有这些都无需工程师干预。我们还将介绍 AIWorks Optimizer 架构、多学科同步，以及如何构建智能体仿真组织以实现最大吞吐量。.
专为仿真与设计工程师打造
CAE/FEA工程师
结构、耐久性、碰撞和疲劳仿真专业人员希望利用人工智能增强求解器工作流程。.
计算流体动力学/热力工程师
空气动力学、CHT 和流体模拟工程师寻求将设计探索周期缩短 10 倍。.
CAD/机械设计师
面向希望利用人工智能实现设计与仿真之间闭环的产品设计师和CAD工程师。.
NVH/声学工程师
噪声、振动和声学专家优化修剪后的车身频率和声学性能。.
模拟团队负责人
负责 CAE 流程效率、数据战略和 AI 应用路线图的工程经理。.
行业内的人工智能/机器学习工程师
将机器学习应用于物理模拟和工程数据的数据科学家和机器学习从业者。.
汽车工程师
车身、底盘、动力总成和系统级工程师正在加速车辆开发项目。.
航空航天与国防
致力于研发轻量化、高性能飞机和无人机平台的结构和空气动力学工程师。.
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