行业热点丨AI 驱动产品设计生命周期管理
随着人工智能技术的发展，其在工业工程各个阶段的无缝集成不仅加快了开发周期，而且提高了产品的质量和可持续性。通过采用人工智能驱动的工程技术，企业可以改变他们设计、开发、维护和按规淘汰产品的方式，确保他们为应对未来的挑战和市场需求做好准备。
将人工智能融入到工程中，把传统的产品开发转变为一个简化的动态过程：
概念和设计阶段：
在产品开发的早期阶段，利用人工智能使团队能够分析和解释现有数据以形成初步概念。例如，汽车公司可能会使用 AI 为车身选择最佳材料，以平衡重量、耐用性和成本，例如基于预测的性能和环境影响选择不同等级的钢、铝或复合材料。
详细设计和原型制作：
随着设计向原型制作迈进，配备快速物理场预测的 AI 工具可以分析设计选择的潜在结果，从而预测各种条件下的性能。
一家航空航天公司可以使用人工智能来模拟新机翼设计的气流，预测微小的变化如何影响升力和阻力，从而在构建其他物理原型之前优化设计。
测试和优化：
在测试阶段，人工智能有助于更深入地理解测试结果，确定某些设计可能无法达到预期的原因。例如，消费电子制造商可能会使用 AI 来分析新智能手机型号在某些情况下会过热的原因，从而使工程师能够快速调整设计和冷却解决方案。
制造和维护：
在最后阶段，人工智能协助改进制造流程和预测维护需求。机械制造商可以利用人工智能来预测数控机床何时可能发生故障或需要维护，安排预防性方案，以最大限度地减少停机时间并保持生产质量。
生命周期结束管理：
随着产品接近其使用寿命，人工智能继续发挥着至关重要的作用。它帮助预测产品退役的最佳时机，并促进材料的有效回收或再利用。例如，在电子行业，人工智能可以帮助公司确定拆除用过的手机并有效回收金和铜等贵重材料的最佳流程。
Altair 作为先进的AI驱动工程解决方案的灯塔，无缝集成一流的仿真、人工智能 （AI）、高性能计算 （HPC） 和数据分析，提供市场领先的用户体验，建立在开放和可编程的架构上，提供前所未有的灵活性和控制力，使用户能够突破创新的边界。
我们的平台支持全方位的 AI 集成，在工程工作流程中增强、嵌入和启用 AI。通过直观的无代码/低代码分析和 AI 工作流程实现了技术全民化，使所有工程师都能使用此项高级功能。
01#
Altair physicsAI
基于 AI 的云图预测
案例：如何利用 AI 驱动的物理特性克服外部空气动力学挑战
利用历史数据和AI技术，实现从12+小时到几分钟的效率提升。
挑战：
• 大型模型：超过 200 万个元素，求解器时间延长
（12+ 小时）
• 有限数据：小型训练数据集（12 个模型）
解决方案：
• AI 训练：在历史模拟数据上训练Altair physicsAI
历史数据
训练数据
测试数据
实时探索
ML 运行时间 3 分钟
CFD 运行时间 750 分钟
价值：
• 预测建模：对新的、未见过的 CAD/CAE 模型进行准确预测
• 性能洞察：精确的空气动力学性能评估
• 时间效率：节省大量时间（从几小时提升到几分钟）
02#
Altair RapidMiner
预测分析
案例：如何利用机器学习ML分析评估NVH性能
数据驱动的快速战略，NVH性能评估与决策
挑战：
• 早期检测 NVH：及早解决 NVH 问题对于品牌形象至关重要，尤其是在车队电气化的情况下
• 设计影响：通过改变设计变量快速分析 NVH 性能，确保结构可靠性
解决方案：
• 数据驱动分析：使用数据和 ML 创建一个应用程序，用于了解设计变量对 NVH 性能的影响
• 无代码实施：利用无代码 ML 模型和接口分析 NVH 指标，比传统方法快 100 倍
价值：
• 及早发现问题：通过在设计阶段早期解决NVH问题，提升品牌形象
• 加速分析：加快NVH性能分析和决策制定
• 用户友好的工具：提供无代码应用程序，以实现高效的 NVH 指标分析，改善产品生命周期
03#
Altair romAI
基于 AI 的降阶建模
案例：不同翼型设计的空气动力学评估
利用 CFD 和 ROM 进行高效、准确的翼型分析
挑战：
• 耗时且成本高昂的仿真：针对多个翼型设计的传统 CFD 仿真非常耗时，并且需要大量的计算资源
• 系数变化分析：跨音速和无粘性流动中不同翼型设计的系数变化评估困难
• 复杂数据管理：管理和比较来自各种翼型设计的大型数据集的挑战
解决方案：
• CFD 数据收集：执行 CFD 模拟以收集训练和测试数据
• ROM 创建：创建 ROM 以根据其设计估计翼型的压力系数
• 集成分析：使用 ROM 快速准确地比较翼型设计的系数变化
价值：
• 时间效率：仿真时间从 140 秒大幅缩短到小于3 秒
• 改善的工作流程：简化了数据管理和分析流程，用于处理多个翼型设计
• 良好的泛化能力：出色的泛化能力，可用于对高度非线性的空气动力学现象进行建模
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Altair HyperStudy
基于 AI 的设计探索和响应面方法
案例：如何利用AI技术制造更好的大铸件？
使用 AI/ML 的基于响应面方法 （RSM） 的碰撞优化
挑战：
• 复杂设计：大铸件设计和制造的复杂性
• 数据过载：需要处理大量的仿真数据
• 可持续发展目标：开发具有卓越多学科性能（碰撞、NVH 等）的轻量化产品
解决方案：
• 多学科设计探索：从多个设计中分析设计需求和可制造性
• AI/ML 聚类：利用 AL/ML 识别性能最佳的设计
• 结构优化：利用轻量化策略，最大限度地提高能量吸收并减少变形，以避免破裂
价值：
• 设计自由度：通过扩展的设计灵活性和材料特性，增强产品的轻量化潜力
• 运营效率：减少与零件质量相关的损失，提高资源利用率
• 加快产品上市时间：加快产品开发速度，推动产品更快进入市场
在当前面向所有用户的AI发展需求下，Altair 正在通过 Altair HyperWorks推动设计与仿真的融合，通过Altair RapidMiner推动数据分析和 AI融合，通过Altair HPCWorks 推动高性能计算 （HPC），这一愿景旨在让所有工程师都能使用强大的仿真技术，引导企业迈向数据未来。
