武汉汽车CAE仿真平台

中国企业CAE仿真缺什么：1，仿真装备系统规划和建设路径缺失。企业不缺软件需求部门、采购经费，不缺完整的采购体系和完美的招标流程。企业缺乏仿真装备的系统规划和建设路径。没有系统规划，没有资源共享，各部门分别选型，一定会形成软件的重复和空白。2，基于知识的仿真平台缺失。在信息化已经成为企业中心竞争力的时代，所有的体系如果不能建立一个信息化载体，将会减少一半以上的价值。因此，利用基于知识的仿真平台来建立一个仿真协同环境，是同时应该解决的问题。仿真与虚拟现实的碰撞虚拟现实是时下非常火爆的技术。武汉汽车CAE仿真平台

管理信息系统：工程管理的成败，取决于能否做出有效的决策。管理方法和管理手段是社会生产力发展水平的产物。市场经济环境中企业的竞争不光是人才与技术的竞争，而且是管理水平、经营方针的竞争，是管理决策的竞争。决策的依据和出发点取决于信息的质量。所以，建立一个由人和计算机等组成的能进行信息收集、传输、加工、保存、维护和使用的管理信息系统，有效地利用信息控制企业活动是CAE系统具有战略意义、事关全局的一环。工程的整个过程归根结底是管理过程，工程的质量与效益在很大程度上取决于管理。无锡CAE仿真技术大数据的出现，对各行业的文化、组织、管理、方法、技术等均提出了挑战，仿真技术也不例外。

AI与CAE相结合：CAE的本质是对复杂工程问题通过合理简化建立数学模型，并根据输入求得输出。深度学习其实也是基于已有的大量输入和输出，通过训练神经网络得到一个预测模型。不难看出CAE与AI是用不同方法做同样的事，并且CAE在工业领域的多年应用，已积累了大量数据作为深度学习的基础。近年来，探索运用AI辅助CAE仿真分析成为新的热点。目前AI在空气动力学、流体力学、生物力学、结构力学等分析领域已有初步探索应用。AI技术的应用将较大缩短仿真分析及优化时间。AI在CAE仿真分析中应用的基本路线中，几何、载荷和边界表征与编码是技术难点之一，其中涉及到计算机图形学等跨学科领域。另外深度学习网络架构的选取与优化是保证计算精度的关键因素，同时也是技术难点需要研究人员重点研究。

CAE仿真与大数据、虚拟现实以及人工智能：仿真与大数据的碰撞仿真的目的在于发现问题和预测未来，但在某些情况下，大数据可能做得更好。美国航空航天局（NASA）正是借助大数据来提前预知各种天文奇观。大数据的出现，对各行业的文化、组织、管理、方法、技术等均提出了挑战，仿真技术也不例外。仿真是从模型到数据，而大数据则是数据到模型。大数据对建模仿真的挑战主要体现在思维方式、科研方式和方法手段等方面，利用现有建模仿真技术处理大数据还存在问题。比如，传统的仿真思维方式认为仿真是基于模型的活动，其科研方式是根据系统实验的目标建立系统模型，进而建立仿真系统运行系统模型，较后再分析、处理模型运行结果。应用单元的CAE产品，需要手工管理仿真流程，导致仿真效率不高。

CAE仿真对于列车有什么作用：1.头车撞击刚性墙的变形情况牵引梁的变形模式均是以整体屈曲为主，即在牵引梁的中部发生弯曲，随着碰撞的速度的递增，弯曲愈加明显，还伴随着前端出现一些局部的塑性变形。整体屈曲不利于缓冲冲击力和吸收能量。撞击刚性墙时牵引梁的变形情况通过对列车碰撞的CAE仿真分析可知，原头车结构在碰撞发生时，没有专门的吸能机构，主要撞击部件牵引梁以弯曲变形为主，不利于能量的吸收和冲击力的缓冲。通过将牵引梁的主体部分由原来的方管结构改为圆角的方管，并在牵引梁的前端添加同样结构的吸能管使其与牵引梁共轴，头车吸能量大幅提高，有效降低了碰撞后的风险。好的气流通道与低转速低噪音的风扇通常能够明显地减小系统噪音。南京CAE工业仿真解决方案

以企业研发的主要产品为研究对象，建立相应的仿真分析规范，用以规范企业的仿真分析。武汉汽车CAE仿真平台

企业为什么要建立仿真分析规范：CAE仿真分析的很多重复性工作很耗时，如建模、划分网格、加载、出报告等，但每次又不得不去做，这些无增值的重复劳动使原本不多的高级分析人员和**等宝贵资源陷入了基础性分析工作的泥潭，没有时间做更高级的分析和技术创新，这对企业竞争力的提升是一个极大的阻碍。同时由于仿真分析工作需要经过CAD/CAE建模、不同的性能仿真分析求解、结果评估和报告书写过程，该过程用到各种不同工具软件，导致分析人员频繁地进行数据转换、传递与更改，容易导致人为的错误而且浪费时间。武汉汽车CAE仿真平台

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