Altair 重磅發布：全球100 個 AI 應用案例，助力企業加速 AI 技術應用

精彩案例摘取

汽車行業案例：如何利用機器學習ML

提前檢測NVH性能問題

及早解決 NVH 問題對于品牌形象至關重要，尤其是在車隊電氣化的情況下需要更快的 NVH 性能分析，以評估設計變量并確保結構可靠性。

• 使用數據和機器學習創建用于了解設計變量對 NVH 性能影響的應用程序；

• 利用無代碼機器學習模型和接又分析 NVH 指標，比傳統方法快100倍。

• 及早發現 NVH 問題，增強品牌聲譽并提高產品質量；

• 更快的 NVH 分析可以加快決策速度并縮短開發周期；

• 用戶友好的無代碼工具可提高工作流程效率并延長產品生命周期。

重工業案例： AI + 數字孿生精準護航

設備健康，提前預防故障

• 健康狀況 ( SoH )的預估很難做到準確；

• 使用傳感器數據 (如加速度和壓力)實時分析關鍵部件對于避免故障和減少停機時間至關重要。

開發實時合規的虛擬傳感器，使用 Altair^® romAl™ 和 Altair^® Twin Activate™ 準確預測 SoH。這些虛擬傳感器可以部署在邊緣設備或云平臺上，以進行持續監控。

• 更深入地了解各種操作條件下的系統損壞行為；

• 改進異常檢測和故障預測，支持采取主動措施防止故障；

• 實現更有效的預測性維護計劃，減少停機時間并提高整體運營效率。

材料與制造：AI 驅動大鑄件輕量化與

多學科優化，增強性能

• 復雜設計：大鑄件制造中的設計和分析復雜性；

• 數據過載：需要處理大量的仿真數據才能確定最佳解決方案；

• 可持續發展目標:需要開發具有卓越多學科性能(碰撞、NVH 等)的輕量化產品。

• 多學科設計探索：采用多學科設計探索評估不同概念的設計需求與可制造性；

• AI / ML 聚類：利用 AI/ML 聚類技術識別海量數據中性能最優的設計方案；

• 結構優化：利用輕量化策略，最大限度地提高能量吸收并減少變形，以避免破裂。

• 設計自由度：通過擴展的設計靈活性和材料特性，增強產品的輕量化潛能；

• 運營效率：減少與零件質量相關的損失，提高資源利用率；

• 加快產品上市時間：加快產品開發速度，推動產品更快進入市場。