生成生成式仿真模拟：解决高科技慢速工作流程的良方
探讨生成式仿真战略如何代表范式转变，将统一建模与机器学习融合，加速上市时间并推动持续创新。
高科技创新发展迅速。智能电子设备的产品开发周期现在平均仅为三到四个月。然而，工程团队面临着巨大的难题。研究显示，超过70%的仿真时间用于非增值任务，如模型清理或手动网格绘制。
传统的顺序工作流程无法跟上。工具脱节会导致浪费的交接和缓慢的迭代循环。这阻止了团队同时优化结构完整性、热性能和信号完整性。行业需要一种新的方法。它需要一种将建模、仿真和人工智能统一的战略。
这些关键成就结合了客户实践与达索系统洞察力
生成式模拟的三大支柱
你可以将生成仿真策略看作将三种能力编织成一个框架。该方法结合了人工智能技术、集成建模和先进的探索方法。它高效地生成最优设计结果。
这三个基本组成部分包括：
统一建模与仿真：这消除了数据导出和切换。团队在设计和仿真同步演进过程中获得实时反馈，而非孤立阶段。
人工智能驱动的辅助：优化算法和机器学习简化模拟设置。这引导着智能设计的探索。团队可以在流程早期生成满足多个绩效KPI的设计方案。
协作环境：一个中央存储库保护知识产权。它确保所有数据有一个统一的真实来源。这包括模型、参数和材料。
考虑智能设备的高速连接器设计。工程师必须在电磁兼容性（EMC）与结构可靠性之间取得平衡。在一个断开的工作流程中，每次CAD更新都会强制重建模型。统一平台能够即时更新所有学科的参数化CAD模型。EMC工程师负责信号完整性检查，结构工程师则评估插入力。这一集成流程最大限度地减少了对物理原型的需求，缩短了开发时间。
一个统一平台，具备CAD与CAE模型的关联性。
应用人工智能与机器学习
人工智能和机器学习（ML）引入了提升专家用户体验的新方法。你可以利用AI辅助来引导模拟过程。一个选择是使用虚拟孪生物理行为。 这些工具提供了基于数据的数据的复杂物理模拟近似。在经过精心筛选的结果训练后，它们能更快地预测表现。这使得设计师和工程师能够探索广泛的设计选项，而无需运行计算密集型的仿真。
案例研究：EMC屏蔽与热管理的比较
设计师常常需要在相互冲突的需求之间取得平衡。电子设备需要金属外壳来实现EMC屏蔽。它们还需要通风孔以实现热冷却。然而，通风会降低屏蔽效果。
对所有变量进行完整的参数研究成本较高。有效的方法可以将问题分解。你可以运行两个重点实验设计（DOE）。其中一个关注热性能。另一个则专注于电磁屏蔽。然后你构建两个机器学习模型。
这些模型允许你高效地进行权衡研究。在一个例子中，这种方法将总仿真时间比全参数优化缩短了121倍。机器学习模型保持了高精度，同时实现了快速的设计平衡。
统一建模与仿真使用一个通用数据模型存储模型和结果3D体验平台.它作为唯一的真相来源，确保项目细节和状态的透明和并发访问，从而促进跨学科团队的协作。通过收集和提供技术与仿真知识，它加快了仿真流程，支持仿真的普及化。
为你的工程栈未来做准备
生成式仿真策略代表了范式转变。它将统一建模与机器学习技术融合在一起。这种方法加快了上市时间，推动了持续创新。
数据驱动的人工智能与基于物理的模拟之间的协同效应只会愈发加深。未来的进展将聚焦于自动模型校准和训练人工智能以理解物理定律。现在采用这种统一方法的组织将获得可衡量的优势。这些改进包括缩短开发周期、减少实体原型以及更高的设计质量。
