Hypermesh二次开发之单元阵列复制

Solvi-GigoAI现代工程设计中，如何在精准的仿真计算与高效的设计优化之间找到平衡，一直是工程师们面临的挑战。随着人工智能技术的发展，人工智能（AI）与工业设计的深度融合正成为一股不可忽视的力量，引领着制造业向智能化、高效化和定制化转型。2023年索为科技提出了人工智能辅助工程AiAE替代传统CAE的概念，致力于将人工智能引入工业设计流程，2025年索为推出了GigoAIV1.0——一款结合AI技术与工业数据进行加速计算和优化设计的软件。将工业数据与深度学习等人工智能技术相结合，快速实现仿真优化，加速产品研发进度，提升设计精度和效率。数据处理、数据分析、模型训练和结果评估交给GigoAI，让复杂任务变得简单高效。接下来，让我们一起探索它的强大功能！GigoAI功能亮点内置垂直工业小模型，快速上手支持多格式仿真数据导入高效数据处理与自动化优化AI建模调参精准匹配仿真需求智能训练验证，自动化评估反馈内置行业仿真模版提供简洁直观的项目启动界面，用户可以在系统中快速创建新项目，或者选择已有的行业仿真小模型。内置多个经典仿真场景，如结构分析模型、热仿真模型、碰撞仿真模型等，用户可以根据实际需求选择合适的人工智能仿真模型，快速搭建人工智能辅助仿真框架，开始分析与优化。通过这些模型，用户能够直接将传统仿真结果与AI技术结合，实现快速仿真与优化设计。支持多格式仿真数据导入GigoAI能够与现有的CAE工作环境无缝对接，支持从多个主流仿真软件导入仿真模型结构、参数及结果数据。支持的文件格式包括：仿真模型文件：STL、STEP、IGES、X_T、PLY等，支持多种几何模型导入，帮助用户快速还原仿真模型的结构。仿真结果文件：rst、.cdb、.dat、.odb、.inp、foam、vtk等，支持从ANSYS、Abaqus、OpenFOAM等主流仿真软件导入仿真结果。这些仿真结果可用于与AI算法结合，提升模型的预测精度。实验数据文件：MAT、CSV、XLS、TXT、XML、JSON等用户可以方便地导入实验数据用于模型训练与验证。这些导入的数据（包括模型的几何结构、物理参数和计算结果）将为AI建模提供基础，使模型能够更准确地反映现实工况。高效数据处理与自动优化GigoAI在数据处理方面拥有强大的功能，能够自动化完成从数据清洗到特征工程的各项工作。系统支持自动裁剪、插值以及异常值检测，确保输入数据符合AI模型的要求。此外，GigoAI还支持数据标签转化、标准化及输入输出数据的划分，帮助用户快速优化数据质量，消除干扰，提高数据的有效性和可靠性。GigoAI特别针对仿真数据的特殊需求，提供了灵活的数据处理模块，可以根据不同的仿真场景自动选择合适的输入处理方法，使得输入数据的质量最大化，进一步提升模型训练的效果。AI建模调参精准匹配仿真需求GigoAI集成多种前沿的机器学习与深度学习算法，如SVM、CNN、LSTM、Transformer等，帮助用户根据仿真问题的特点选择合适的模型。这些模型可以根据导入的仿真结果（如结构变形、应力、温度场等）来预测和优化设计参数。GigoAI提供了丰富的超参数调优工具，支持网格搜索、随机搜索等方法，帮助用户快速找到最合适的模型参数，确保预测精度最大化。用户可以通过这些智能化的工具，优化仿真模型，提升设计的精确度和可靠性。智能训练验证，自动化评估反馈GigoAI提供强大的训练与验证模块，支持实时监控模型训练过程。通过损失曲线、验证精度等动态反馈，用户可以随时掌握模型的训练状态。此外，系统支持分阶段评估，并提供多维度的性能对比（如MSE、RMSE、R²等），帮助用户全面评估模型效果，确保其在仿真预测和设计优化中的高效性与准确性。GigoAI还能够自动对模型输入数据进行调整与优化，自动裁剪无效数据、插值缺失数据、检查数据一致性，确保每次输入的都是最佳数据，从而进一步提高模型的准确度与可靠性。GigoAI1.0结合了传统仿真计算与人工智能。通过利用已有的仿真结果与数据，加速计算、优化设计，提升工作效率，同时确保仿真模型的精度和可靠性。来源：SimYoungC