行业热点丨AI驱动的生成式设计:Altair 生成式大铸件优化设计解决方案
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行业热点丨AI驱动的生成式设计:Altair 生成式大铸件优化设计解决方案

主办方
Altair
开始时间
2024-03-06 11:30
结束时间
2024-03-07 18:00
活动地址
直播
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活动详情

 

AI驱动的生成式设计,让产品发挥全部的潜力

当今对新时代出行解决方案的需求,以及革命性的新车概念出现,促使设计师重新思考如何将重量、制造成本降至最低,以及如何实现最新的性能目标。

通过Altair开发的创新性生成式大铸件设计全面解决方案,降低从传统向新转变的风险。融合行业知识和创新技术,探索如何利用Altair的人工智能(AI)和生成设计方法(由先进的CAE提供支持)的定制工作流程,提供多学科的汽车设计探索,同时允许团队利用数千个仿真来指导最佳设计方向。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

AI 驱动的生成式开发综合优化流程

  • 拓扑优化:利用经过验证的强大的拓扑优化技术,以确定最佳的材料布局。寻找多学科载荷条件下的最佳载荷路径,包括数百种载荷工况和变量,包括碰撞、静力学、驾驶动力学、噪声、振动和不平顺性(NVH)以及铸件的制造约束。

  • AI/ML赋能。利用人工智能无监督学习聚类来确定分类约束的性能指标,该指标来源于RSM优化中数百个样本的仿真结果。

  • 多学科优化。在非线性碰撞和铸造仿真中,基于响应面的机器学习优化可用于进行耐撞性分析,满足设计目标,并为铸造结构提供最佳筋的方向和厚度分布。通过对全仿真结果字段进行聚类和分类,克服梯度和回归型目标,确保与专家评估保持一致,即达到专家预期的设计模式。

  • 可制造性分析。Altair 的制造工作流程设计允许探索几种不同变量的可制造性,确定高压压铸(HPDC)工艺的最佳入口数量、尺寸、位置和浇口处的流速。

 

为什么选择 Altair 大铸件设计解决方案?

  • 创新性:与白车身(BIW)汽车结构的传统工作流程相比,引入了一种卓越的方法(以Altair C123技术为核心,融合AI技术)来实现重量优化设计、更好的性能和更快的研发时间。

  • 集成性:Altair行业导向的工作流程通过与人工智能(AI)技术(如基于机器学习(ML)的聚类和分类)相结合,最大限度地提高了现有汽车行业设计方法的效率,如拓扑优化和基于增强响应面(RSM)的优化。

  • 客户化:任何人都可以使用 Altair 的统一、完全集成的平台探索复杂结构零件的大铸造的优点,这是一个可定制的工作流程。探索最先进的工程仿真、人工智能和高性能计算(HPC)技术的完整解决方案,包括先进的CAE功能和汽车铸件的专业解决方案。

Altair C123 简介

C123 Director 是 Altair 推出的针对产品正向设计(特别是交通运输行业)在概念设计阶段,完整的、科学的设计方法和流程。本方法已经集成于HyperWorks软件中,可以直接使用。

流程包括三个阶段:

  1. C1拓扑优化:寻找最优的载荷传递路径和最佳的材料布局;

  2. C2参数优化:构建梁单元模型,综合多学科要求,对梁截面和接头进行快速优化和验证;

  3. C3细节优化:转换成3D模型,继续进行性能和细节特征优化,进一步降低重量或者提升性能。

 

 

Future.Industry 2024

全球线上大会丨探索科学的一切可能性

行业热点丨AI驱动的生成式设计:Altair 生成式大铸件优化设计解决方案

Altair 全球线上年度盛会 Future.Industry 2024将会在线和用户们一起深入讨论人工智能(AI)数据科学对仿真、高性能计算(HPC)的助力和变革。可以深入了解工程领域、电子系统设计、汽车、航空航天等行业专家的观点,了解他们如何优化设计流程、加快开发周期和利用人工智能来取得突破性成果。

大会邀请了来自福特汽车、Rolls Royce、波音、Forrester、Aptiv、Tesla等行业专家、领袖,在会中进行行业趋势及技术应用分享。

欢迎您报名参会,共同开启“探索科学的一切可能性”的未来之旅!

会议时间:2024年3月6-7日  上午11:30起

会议形式:线上直播

会议语言:英语(免费提供中文同声传译)

 

关于 Altair 澳汰尔

 

Altair(纳斯达克股票代码:ALTR)是计算智能领域的全球领导者之一,在仿真、高性能计算 (HPC) 和人工智能等领域提供软件和云解决方案。Altair 能使跨越广泛行业的企业们在连接的世界中更高效地竞争,并创造更可持续的未来。

公司总部位于美国密歇根州,服务于13000多家全球企业,应用行业包括汽车、消费电子、航空航天、能源、机车车辆、造船、国防军工、金融、零售等。

 

 

 

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