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</p><p><br></p><p>數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。

來源：本文為安世亞太原創作品，上海安世亞太授權轉載 前言工業正向設計體系是一套基于模型的系統工程體系，而整個MBSE體系架構會涉及到眾多模型，如需求模型、設計模型、仿真模型等，如何有效直觀地可視化展示各個階段模型數據，輔助工程師進行正向設計決策，是當前工業正向設計體系的一大難題。

3D數模的外廓尺寸可以給物流單位在包裝、裝車運輸過程中提供有效的數據參考，數模外廓尺寸通過Creoview輕量化工具計算獲取。Creoview將不同格式的原始CAD數據可視化轉換為統一的PVZ、PVS輕量化格式數據，并計算他們的包絡。圖2.模型包絡　　　　數模重量通過CAD設計工具基于數模材料、密度、模型結構和幾何參數計算得出。　　

借助于參數化建模工具提取母型的幾何特征，并利用CFD仿真工具得到用于數據建模的仿真數據集； 2. 考慮到CFD工具的運行速度限制導致生成的數據集規模通常較小，這會影響數據模型的精度。

02仿真數據管理主要包括：模型數據、結果數據、分析報告等仿真數據的管理，以及對問題清單的管理和建立問題跟蹤庫。通過不斷積累的輸入參數和仿真結果數據，利用機器學習，快速進行評估或優化。

1 背景在實際工程中，必然存在利用仿真比較各類設計方案優劣的場景。對于復雜模型，逐個設置各個設計方案的仿真模型并從頭開始計算結果，既易錯也耗時。因此需要通過模型設置和數據的復用，達到防錯和提高工作效率。 2 模型設置復用Fluent中，有幾種辦法實現將模型A的設置復用到模型B的方法。

圖1 玻璃模具快速設計技術方案 1. 對玻璃曲面進行離散，然后提取離散點的坐標、法向量、曲率和拱高等特征作為數據模型的輸入變量，提取離散點到對應模具的距離作為輸出變量，以此構建訓練數據集； 2. 結合DTEmpower數據建模工具，綜合采用多種擬合算法完成數據集的回歸訓練，得到高精度的模具離散點預測模型 ； 3.

車輛底盤多體動力學仿真主要包括：建模與裝配、K&C 分析、操穩分析、載荷提取以及性能優化，Adams 是底盤多體動力學仿真的行業標準軟件，其Adams/Car 模塊是基于模板、子系統、裝配體的層級設計，并提供了各種仿真參數設置和結果后處理功能，方便仿真人員從設計輸入到結果輸出的一些列操作，但目前的應用模式是單機管理模板和項目 CDB 文件，項目中的多人協同以及模板的更新非常困難和不變，這種傳統的數據管理模式在車型協同研發時暴露出諸多問題

?批量轉換：支持CAD數據批量轉為PC-DMIS格式，提升質檢效率。深度分析洞察設計的每一個細節內置專業級模型分析工具，涵蓋：?實體/曲面分析：自動識別零件內部構造，動態顯示拔模角度、曲率、厚度等關鍵參數。? 質量評估：計算體積、表面積，輔助優化產品設計。?對比功能：實時比對不同版本模型差異，標注偏差值，質量控制更精準。

需要指出，大數據模型并不是對物理模型的替代，而是對物理模型的良好補充。 1.

利用系統建模語言及支持軟件，可以建立動態可執行的系統模型，對系統模型進行全系統仿真、隨時仿真和全周期仿真，及時發現設計的問題并加以修改。 MBSE 過程最終的輸出是一個可重用的系統數據模型。MBSE的落地實施依賴于3個方面：建模語言、建模工具和方法論。

為解決這個矛盾，最好的辦法是設計一個可變分辨率網格的模型，根據數據密度調整網格大小，使網格的大小和數據密度匹配，但是目前大多數的地形分析和可視化軟件不支持可變分辨率網格模型。所以，需要將不同分辨率的模型進行融合，形成一種恒定分辨率的模型。多數文獻選擇采用“移去-恢復”法對模型進行融合來解決上述問題，取得了較好的效果。

經過一系列數據擬合試驗表明，對于該材料試驗數據，雙參數“Mooney-Rivlin超彈性模型”擬合數據的效果優于其他模型，決定采用雙參數Mooney-Rivlin模型。第 2 步：設置 在 ANSYS Workbench 主菜單上拖放靜態結構分析： 步驟3：工程數據（材料模型） 本教程最重要的部分是創建和定義材料數據。

</p><p class="ql-align-justify">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;若基于理想簡化條件批量生成數據，模型學習到的并非真實物理場規律，而是虛假仿真邏輯，會出現 “訓練效果完美、實戰預測失效” 的問題，無法支撐工程設計迭代。

同時，智能實時仿真平臺ODYSSEE能夠基于CDC減振器仿真模型或實測數據，快速構建CDC減振器機器學習模型，并應用于Adams整車仿真分析中，從而幫助工程師更加高效地完成CDC減振器的設計工作。CDC機器學習模型搭建基于實際的CDC系統測試數據或設計數據，工程師可以在ODYSSEE中輕松構建其機器學習模型，從而實現對新輸入參數下的響應進行快速預測。

選擇創建元模型方法（FMM/PMM） FMM（全因子元模型） PMM（智能元模型） 核心原理 基于全因子實驗設計（Full Factorial DOE），均勻采樣所有變量組合，生成網格化數據點。

Marc中模型部件（Model Section）功能介紹自Marc2013版開始，Marc就擁有了一個比預狀態（PRE STATE）更靈活的多工步分析功能。PRE STATE雖然是一個很好的功能，但它是通過后處理結果文件來傳遞數據，不僅要求所有需要的數據均要存在結果文件中，而且前一個分析結束前也不能建立出后一個分析的完整模型。

操作過程中只需要輸入滯回曲線數據的txt文件，便會迅速以Excel形式輸出所有相應指標數據，無須繁瑣的計算。研究和設計人員也可根據原理自行編程設計。此外，該程序還提供了改進的CDP模型一鍵生成程序，同時考慮了抗拉強度和抗壓強度的修正，以便適用于各種試驗狀況。

從現在起，全球的設計人員可以隨時隨地搜索、查看和下載超過11000個精密制造的技術鉸鏈、鋁型材組件、直線導軌、插銷、門禁解決方案、特殊緊固元件以及許多其他產品和解決方案的CAD模型數據信息，并能將其直接運用到開發流程。

修正摩擦系數后，模型模擬得到的流量數據結果不變，和原模型的結果一致；而修正后的水位數據和觀測值吻合度明顯提高，峰值相對原模型更接近觀測數據。