Simcenter^TM PhysicsAI^TM：幾何深度學習先驅，開啟秒級物理預測的新紀元

在傳統研發流程中，每一次幾何變更後的有限元分析 (FEA) 或流體動力學 (CFD) 模擬往往需要數小時甚至數天。Simcenter^TM PhysicsAI^TM 徹底顛覆了這一現狀。這是一項突破性的幾何深度學習 (Geometric Deep Learning) 技術，能直接在 3D 網格或點雲數據上進行訓練。它能學習您公司過往的模擬數據，並在數秒內精準預測新設計的物理表現，協助工程師實現真正的「即時設計探索」。

利用 Simcenter^TM PhysicsAI^TM 進行預測

 

為什麼選擇 Simcenter^TM PhysicsAI^TM？

1. 從「模擬」進化到「預測」：秒級回饋

Simcenter^TM PhysicsAI^TM 利用預訓練的 AI 模型，在接收到新的 CAD 幾何後，無需傳統求解器的長時間迭代，即可給出壓力分佈、流場速度或電磁場強度等結果。這意味著在同樣的開發時間內，您可以測試的設計方案數量將提升 100 倍以上。

 Simcenter^TM PhysicsAI^TM 模型預測速度提升百倍以上

 

2. 無需參數化的幾何深度學習

不同於傳統的響應面模型需要預先定義幾何參數（如長、寬、高），PhysicsAI^TM 的核心技術——幾何深度學習（GDL），能直接識別 3D 結構的形狀特徵。無論是多麼複雜、有機或不規則的形狀，AI 都能理解其幾何結構對物理性能的影響。

Simcenter^TM PhysicsAI^TM 與傳統代理模型比較

 

3. 活化企業數位資產，實現知識傳承

大多數企業擁有成千上萬份過往的模擬報告，但這些數據通常被閒置。PhysicsAI^TM 讓您可以將這些寶貴的歷史數據轉化為強大的 AI 模型。即使是資歷較淺的設計師，也能藉由這份「AI 化的專家經驗」快速做出正確的設計決策。

 

核心功能與技術亮點

• 直觀的無碼開發環境

PhysicsAI^TM 深度整合於 Altair HyperWorks 與 SimLab 平台，提供直觀的圖形化介面。工程師無需具備深厚的數據科學或 Python 編程背景，只需透過「選取數據、訓練、預測」三個簡單步驟，即可建立專屬的物理 AI 模型。

Simcenter^TM PhysicsAI^TM 工作流程

 

• 多學科物理場支援

  PhysicsAI^TM 展現了極高的通用性。它可以學習並預測各種物理現象：

1. 結構力學： 預測變形、應力分佈與模態分析。

2. 流體力學 (CFD)： 快速獲取氣動阻力、壓力場與速度向量。

3. 電磁與熱： 預測馬達損耗分佈、電子元件溫升曲線。

 Simcenter^TM PhysicsAI^TM 應用於多學科物理場

 

• 靈活的訓練架構 (GCNS/TNS/SER)

針對不同的幾何複雜度與運算需求，PhysicsAI^TM  提供多種神經網絡架構。從追求極致速度的 SER 模型到處理複雜拓樸的 Transformer 架構 (TNS)，確保模型在精確度與訓練效率之間取得最佳平衡。

Simcenter^TM PhysicsAI^TM 不同訓練架構比較

 

Simcenter生態系整合：AI 賦能研發全流程

PhysicsAI^TM 不是孤島，它是Simcenter數位孿生戰略的加速器：

• Simcenter SimLab / Simcenter HyperMesh： 作為主要的操作平台，進行數據標註、網格處理與 AI 結果的可視化對比。

• Simcenter HyperStudy： 結合 AI 預測模型進行更大規模的自動化設計優化（MDO），在數分鐘內完成萬次以上的方案篩選。

• Simcenter Solvers (OptiStruct/AcuSolve/Flux)： 提供高品質的訓練樣本數據，確保 AI 模型的底層物理邏輯準確無誤。

 

應用領域

• 電動車開發： 車身結構碰撞預測、電池包熱失控風險極速評估。

• 馬達與動力系統： 針對非參數化的複雜轉子形狀進行磁阻轉矩預測。

• 消費性電子： 手機、筆電外殼的跌落強度與散熱性能即時驗證。

• 航空與能源： 機翼氣動特性探索與複雜管網流體優化。

 

讓物理模擬與您的想像力同步

告別漫長的求解等待，用數據驅動未來設計。Simcenter^TM PhysicsAI^TM 助您在競爭激烈的市場中，以 AI 的速度實現工程卓越。