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優化設計會產生大量的仿真數據，經典的優化方法只關注最優解，大量歷史數據被遺忘。如何利用optiSLang產生的大量優化數據，構建AI模型？Ansys optiSLang+AI 加速產品優化設計，以代理模型替代傳統全仿真，實現毫秒級預測。可自動構建參數樣本庫、訓練神經網絡，高效完成多目標非線性優化，將數天的迭代流程壓縮至數小時，同時通過仿真驗證確保結果精度。

???李炎杰 | 華東理工大學 碩士研究生作品名稱：基于 Ansys Fluent 的旋流解吸器氣液傳質強化與 PBM 仿真研究作品簡介：在石油化工與天然氣凈化領域，針對傳統解吸技術處理溶解性硫化氫時氣液傳質效率低、能耗高的瓶頸問題，本文基于化工過程強化理論，設計開發了平板旋流解吸器（PCD），通過氣液兩相流實驗與 Ansys Fluent

本案例采用梁單元，板殼單元，實體單元在Ansys workbench中進行了參數化建模。結果表明，workbench中參數化模型的計算效率較低。Beam188梁單元采用截面常剪切應變的假定，與精確解結果有微小差異；實體單元與精確解的結果最為接近，能夠較為精確考慮截面剪切變形的影響。 入選理由：作者全面而詳盡地介紹了PyAnsys的使用和優勢，為未來仿真工程師提供了重要的參考。

John在 Ansys帶領著一支全球研發團隊，開發市場領先的產品，例如 HFSS?、RedHawk-SC?、Icepak? 和 Lumerical?，這些產品因芯片封裝系統和 3D-IC 的信號完整性、電源完整性和熱完整性而聞名。演講主題：智能終端仿真技術和挑戰主題簡介：仿真技術在現在產品開發中起著重要的作用。