3D UNIV+RSES:重塑您业务的价值方程
试想一个万物皆可自我思考的世界:您的产品、工厂与供应链在这里实时进化,利用虚拟世界的知识与智慧,不断攀登生产力的新高峰、优化成本结构、加速产品上市并实现利润倍增。欢迎来到由 3D UNIVERSES 驱动的未来。
行业洞察
工业 AI 赋能仿真未来
借助人工智能辅助的性能驱动式设计与机器学习，您可以从仿真中获取更多洞见，并显著提升工作效率。
工业人工智能在仿真中的应用
企业需要基于科学、值得信赖的工业 AI，以便其能够理解各行业真实设计师和工程师的需求。在 SIMULIA，我们通过生成式体验和虚拟助手提供工业 AI。
虚拟助手是专用 AI 智能体，具备解决现实世界问题所需的行业和企业知识。在 SIMULIA，生成式体验运用人工智能 (AI) 与机器学习 (ML)，加速权衡研究与优化。我们构建虚拟孪生物理行为 (Virtual Twins Physics Behavior)，以大幅加速并简化设计探索、自动化和权衡研究。
工业 AI 解决方案
达索系统工业 AI 产品基于 3DEXPERIENCE 平台构建，并可直接集成至现有设计与工程工作流程中。这为工业 AI 奠定了坚实基础，并利用您宝贵的工程数据提供可靠、可付诸行动的洞察以及实用的任务自动化功能。
虚拟孪生 + 逼真仿真
3D UNIV+RSES 中的虚拟孪生利用工业 AI，并基于真实可信的多物理场仿真进行训练，从而提供全新洞察并加速产品开发。
使用 SIMULIA AI 工具的主要优势
加快仿真速度
虚拟孪生物理行为能够以数百倍的速度提供可靠结果。
优化设计
借助虚拟孪生物理行为，您可以探索所有可能的设计变体、完成优化并找到最佳权衡方案。
最大限度提升资源效率
在安全且具备数据主权保障的 3DEXPERIENCE 云平台上使用 SIMULIA AI，可在保护数据的同时减少本地硬件需求。
赋能创新
虚拟助手可帮助您更高效地工作、实现日常任务自动化，并将更多时间投入创新工作。
用于仿真的虚拟助手
虚拟助手是与用户协同工作的工业 AI 智能体，可支持创新、实现日常任务自动化并加速产品开发。达索系统虚拟助手基于 3DEXPERIENCE 平台构建，拥有解决真实工业设计问题所需的数据和背景信息。
达索系统提供三款虚拟助手，以应对不同的业务挑战。工程虚拟助手 LEO 专注于解决复杂的工程技术问题，包括设计、仿真或工艺工程方面的问题。LEO 可为仿真用户提供帮助和故障排除支持，针对特定场景设置仿真，并实现建模与仿真 (MODSIM) 工作流程的自动化。
虚拟孪生物理行为
虚拟孪生物理行为是通过 AI 驱动的生成式体验创建的，该体验利用先进的机器学习技术对系统行为进行建模，并了解设计变更所产生的影响。虚拟孪生物理行为基于 SIMULIA 工具生成的仿真数据，只需完整仿真所需时间的一小部分，即可提供 KPI 和 3D 结果；在许多情况下，还可实现近乎即时的交互式结果预测。该工具在设计早期阶段尤其有用，使设计师能够快速查看设计变更所产生的影响，并探索整个参数空间，以确定最佳权衡方案。
SIMULIA 工业人工智能
航空航天与国防
AI 和 ML 正在通过加速设计流程并降低物理测试成本，改变航空航天与国防行业。这些技术可实现准确的仿真，帮助满足安全标准，同时确保安全性与效率。
汽车与交通运输
在汽车与交通运输行业，AI 驱动的仿真正在推动创新，帮助制造商加快车辆设计，并利用数字孪生对新概念进行虚拟测试。AI 和 ML 解决方案在提升产品性能和降低能耗的同时，还有助于降低成本和风险。
工业装备
对于工业装备制造商而言，AI 和 ML 提供的工具可帮助工程师解决复杂的设计难题。这些工具可以测试产品在不同条件下的性能，确保所有组成部分在产品投放市场前都能高效、可靠地运行。
包装消费品与零售
AI 正在帮助设计师打造成本更低、更轻便且更具可持续性的包装，同时仍满足分销商、零售商和客户对强度与完整性的要求。本图展示了由 AI 驱动的瓶体变形分析。
生命科学与医疗保健
在生命科学与医疗保健行业，AI 和 ML 可协助模拟人体交互、医疗器械和手术设备。借助这些技术，工程师可以预测各种材料和系统的行为，从而改善患者治疗效果，并推动创新医疗保健解决方案的发展。本图中，虚拟孪生物理行为用于预测注射器的性能 — 与完整仿真相比，AI 将计算时间缩短了 99.6%。
充分发挥仿真的全部潜力
充分利用您现有的资源。虚拟孪生物理行为基于设计和仿真数据进行训练，从而生成能够复现系统真实行为的 AI 模型。这些技术可加速未来设计的建模和优化。AI 驱动的设计优化使用户能够以极高的响应速度探索设计空间，从而更高效地处理复杂任务，并专注于真正重要的工作。
通过 AI 驱动的 MODSIM 让所有人都能够使用仿真
设计仿真一体化 (MODSIM) 将强大的仿真能力带给设计师和工程师，使他们能够在产品开发的任何阶段利用仿真数据为设计决策提供依据。企业实施 MODSIM 的一个重要步骤是推动仿真普及化，即让非专家用户也具备有效使用有限元分析 (FEA)、计算流体力学 (CFD) 和电磁仿真等工程仿真技术所需的能力。
工程虚拟助手 LEO 提供设置各类仿真应用工作流程所需的专业知识，从而减少工作量，并更快地为用户提供所需的结果。用户无需掌握详细的仿真设置，也无需具备机器学习经验。AI 将专业知识嵌入自动化流程中，模型设置也已预先定义。MODSIM 为虚拟孪生物理行为提供支持，使设计师能够从设计的最初阶段开始就做出明智决策。
在云端使用 AI，降低硬件成本
运行大量物理仿真需要企业对计算硬件进行大量投资。3DEXPERIENCE 云平台提供了一种替代方法，但企业需要确保所使用的云服务能够保护其数据。达索系统通过 OUTSCALE 提供的云服务安全且具有数据主权保障，您的数据绝不会被用于训练其他 AI 模型。借助 3DEXPERIENCE 云平台，企业可以充分利用人工智能的强大功能开展基于物理的设计，即使在采用完整仿真方法计算成本过高的概念设计阶段也能如此。
开启您的旅程
仿真技术在不断发展。了解如何借助 AI 和机器学习保持领先
Accelerating Innovation: AI-Driven MODSIM (Modelling and Simulation) for the High-Tech Industry | Dassault Systèmes
Discover how 3DEXPERIENCE virtual twins unite AI, machine learning and MODSIM to advance engineering. Automate workflows to speed simulations, cut costs, boost accuracy and democratize simulation.
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Virtual Twins For Trustworthy Physics Based AI | Dassault Systèmes
Discover how AI and physics simulation are transforming product design—from cars to heart valves—with faster, smarter 3D predictions. Join our webinar to explore the future of innovation!
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AI-Powered MODSIM Drives Better & Faster Vehicle Development | Dassault Systèmes
Learn how AI and MODSIM* facilitate the creation and exploration of various concept alternatives in the automotive industry.
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Ask an Engineer: What is Machine Learning and Neural Networks?
An interview with SIMULIA’s Jing Bi, a Technology Senior manager who specializes in physics-based simulation technologies using machine learning.
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Machine Learning Accelerates Centrifugal Pump Design
In this blog post, we show how machine learning can be used in the design process of a centrifugal pump to optimize diffuser geometry. The AI model is trained on data from best-in-class simulation tools which produce reliable data that closely agrees with experimental validation results. Using a trained AI model based on simulation data, engineers can explore the impact of changes to diffuser parameters with instant feedback.
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Use Machine Learning to Optimize Weld Integrity
As a welded part cools down, residual stresses form within the part. The structural performance of a weld depends heavily on the parameters of the welding process, such as heat input, welding paths, and fixture designs. Simulation can model the weld process in order to calculate the residual stress distribution and deformation within welded submarine parts. This article explains how artificial intelligence (AI) and machine learning can be used to accelerate analysis and optimization of welds.
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AI 和 ML 在仿真中的应用常见问题解答
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