无锡汽车CAE仿真软件

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。加剧了车企的难处，多种因素的综合，一句话就是生意越来越难做。无锡汽车CAE仿真软件

CAE仿真技术的典型应用有哪些：铁路车站、广场和隧道紧急状况下人员疏散的仿真分析铁路或地铁车站及其附属设施（广场、站台、售票大厅、候车大楼）都是人员密集的场所。这些场所的正常人流状况，应对突发事件（火灾、、刑事案件、袭击等）时的人员紧急疏散能力，是这些场所人群安全性设计的重要参考指标，CAE仿真分析场所设计的紧急疏散能力是制定这些场所的紧急状况应急方案的重要参考依据。近年来，我国以高铁、地铁为替代的轨道交通行业得到了飞速发展，完成了从吸收国际先进技术到自主研发创新的明显飞跃。在这个过程中，CAE仿真技术对计算复杂工程问题、优化产品设计、缩短研发周期发挥了非常重要的作用，并且在轨交自主研发创新中呈现出越来越大的价值。苏州CAE仿真咨询CAE仿真为汽车行业在提高可靠性、降低产品的损坏率、压缩成本方面起到了明显的作用。

发展历程：CAE系统的中心思想是结构的离散化，即将实际结构离散为有限数目的规则单元组合体，实际结构的物理性能可以通过对离散体进行分析，得出满足工程精度的近似结果来替代对实际结构的分析，这样可以解决很多实际工程需要解决而理论分析又无法解决的复杂问题。其基本过程是将一个形状复杂的连续体的求解区域分解为有限的形状简单的子区域，即将一个连续体简化为由有限个单元组合的等效组合体；通过将连续体离散化，把求解连续体的场变量（应力、位移、压力和温度等）问题简化为求解有限的单元节点上的场变量值。

CAE软件在对应用CAD技术：塑料模具CAE软件在对应用CAD技术建立 的几何模型有限元网格化处理后，输入塑料名称、 牌号和成型过程中所需要的工艺参数(温度、压力、 时间等）后，对塑料模具进行流动、保压、翘曲变形 等模拟，CAE分析软件就能给出塑料熔体流动的 动态图（显示不同时间间隔塑料熔体在各个部位的 温度、压力、流动速度等分布情况）、塑料制件翘曲 变形的位移变化图等信息。根据CAE软件的分析结果,发现塑料制件、塑 料模具浇注系统、冷却系统等设计中存在的缺陷与 不足，如：个别部位有气孔、充模不完全、塑料制件 有熔接痕等，对原有浇注系统、冷却系统设计方案 进行修改后，再应用塑料模具CAE技术重新进行 分析,并较终优化设计出合适的流道、浇口、冷却水 道等设计方案。单元的CAE产品无法实现产品整体性能提升，只能解决局部优化问题，无法解决全局优化问题。

CAE仿真技术在电子电器行业的应用：电磁兼容性能电子系统的电磁兼容应满足以下三个条件：1、 本系统不产生对其它系统的电磁干扰2、 本系统不易被其它系统产生的电磁辐射干扰3、 系统自身不存在相互间的电磁干扰(串扰-信号完整性、多天线工作)。而对于包括传导和辐射在内的实际电磁兼容问题，需要同时考虑电磁兼容问题存在的不同层面，如部件级的汽车壳体，线缆，电路板，电力电子设备等，以及测试环境的影响，要采用同一个软件算法完成这几方面的问题分析，是非常困难的。所以，可以采用系统级仿真方法，将不同层级的问题用不同的专门工具仿真，如部件级的线缆采用Q3D软件，汽车壳体，环境等结构采用HFSS软件，电磁部件，伺服系统等采用Simplore和Maxwell仿真，提取出其电磁特征或电磁参数或者电磁干扰特性，在Designer系统级电磁兼容仿真环境中，通过动态链接，实现与以上各个子系统和部件的紧密协同，考虑其系统级的综合电磁兼容影响，利用这样的解决方案，可解决目前遇到的复杂环境电磁兼容问题。工程的质量与效益在很大程度上取决于管理。苏州汽车CAE工业仿真解决方案

利用**知识系统作为辅助，协助普通人完成这些专业工作是一个可行的实现方法。无锡汽车CAE仿真软件

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。无锡汽车CAE仿真软件

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