Event Highlights
深掘高擬真物理模擬技術,並結合 AI 數據輔助應用,探討如何運用創新的分析流程,掌握縮短研發週期、擴展設計空間的落地解法。
聚焦高速訊號 (SI/PI)、電磁相容 (EMC)、結構振動與系統級多物理建模,匯聚指標企業與研究機構,解析如何以模擬技術突破實務上的研發瓶頸。
匯聚達梭系統原廠與跨產業頂尖專家,從全球趨勢脈動到在地研發實踐,引領企業將模擬從下游驗證推進至上游戰略決策。
串聯台灣高科技產業研發主管、CAE 負責人與跨領域工程專家,促進高含金量的技術對話與創新生態圈商機。
Agenda
簡要介紹達梭系統實現 AI 策略的最新進展,並說明兩大 AI 技術方向:虛擬助手 (Virtual Companions) 與虛擬雙生物理行為 (Virtual Twin Physics Behavior)。
當 AI 成為各界關注的焦點,達梭系統的目標不僅是在客戶現有的工作流程中增加 AI 功能,而是透過安全、可追溯且以科學為基礎的虛擬環境,讓 AI 為各產業帶來革新,改善消費者、病患與大眾的日常生活,以及我們所處的真實世界。
達梭系統致力於讓 AI 成為可靠、具自主掌控能力且功能強大的工具。AI 並非最終目的,而是推動產業轉型的重要助力。
SIMULIA Simpack 是達梭系統旗下的旗艦級多體動力學模擬技術,隨著科學機器學習與大型語言模型 (LLM) 的融合,正逐步拓展其應用能力。本次演講將探討這兩項技術如何影響多體動力學模擬流程,涵蓋從問題定義到工程決策的各個階段。
在科學機器學習方面,將探討資料驅動方法的實際應用價值與適用限制。機器學習並非取代完整的多體動力學模型,而是整合至既有物理模型中,用以描述難以明確建立數學模型的行為,在保留原有機械結構的同時提升模擬準確度,並介紹幾項具應用前景的技術方向。
在大型語言模型方面,將介紹 Simpack 虛擬助手如何透過模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP) 連接大型語言模型,讓工程師以自然語言與模型互動,進行摘要、模型建立、查詢及視覺化操作。其中,Simpack 負責工程資料的處理,LLM 則負責推理與對話。此外,也將介紹適用於 3DEXPERIENCE 平台運動模擬角色 (Motion Role) 的類似虛擬助手概念。
透過本次演講,與會者將了解 Simpack 如何協助工程師建立更有效率的模擬工作流程。
本講題探討 AI 與高速運算 (HPC) 如何共同拓展工程模擬的能力邊界。隨著產品設計由單一零件走向整機系統,模擬須處理更精細的模型、多物理場耦合與大量運算,傳統工作站已難以因應。講者將分享企業如何建置研發專用的 HPC 平台,並集中管理跨工程領域的軟體與授權,整合運算資源、作業排程及模擬流程,以提升資源使用效率並支援大型分析。
演講亦將介紹 HPC 架構規劃、工程軟體與硬體的適配、平行運算效能優化,以及 AI 輔助工程分析的實務案例,說明如何運用模擬與設計探索產生資料、訓練 AI 模型,進一步加速預測與決策。透過從平台建置到應用落地的經驗,分享企業如何由分散的工程資源邁向共享運算,並結合 AI 與 HPC,開展更高效、更深入的研發模式。
面對車輛零組件開發週期縮短、產品複雜度提升及虛擬驗證需求增加,AI 正逐步成為 CAE 工程分析的重要輔助工具。本次分享將介紹 ARTC 如何結合既有 CAE 模擬能量與 AI 技術,發展結構、熱流、電磁及製造加工等產品性能 AI 預測模型,並透過 DOE 模擬資料、模型訓練與驗證,建立可應用於企業端之快速預測工具。內容亦將分享車燈振動、結露、鈑金沖壓、塑膠射出等應用案例,說明 AI 如何協助業者加速設計迭代、降低反覆模擬與試作成本,並逐步建立企業可持續擴充的 AI 研發能力。
當工程模型愈來愈大,分析時間也愈來愈長,我們真的只能不斷追求更快的 CPU、更多的 GPU 嗎?其實還有另一條路:把龐大的高自由度模型,濃縮成更小、更快,卻仍保有關鍵物理特性的降階模型。問題是,模型縮小之後,結果還能相信嗎?哪些問題適合降階?又該如何驗證?士盟蔡協理將從不同類型的降階模型出發,帶您了解如何在速度、精度與工程實用性之間取得平衡,並探索超大型 CAE 分析走向即時預測的新方向。
本研究因應火力電廠設備高振動進而破損之現象,以結構模態應力分析角度,釐清異常原因並進行改善。其中針對鍋爐吹灰器,量測其運轉進退槍時振動情形,建立結構力學模擬分析模型,利用模擬及試驗鑑定其破損肇因,並根據破損原因及現場施工可行性,研擬改善方法,提高結構承受疲勞之能力,以期能減緩運轉異常情形。
針對發電機冷卻水管路,則進行管路振動量、頻率響應及振動模態量測,並結合逆向工程,以雷射掃描建立大型管路與管路出入口之幾何模型,建構有限元素應力分析模型,模擬結構共振模態及被激發之振動型態,驗證現場量測現象以確認模擬正確性,進一步分析設備振動現象,據此評估減緩振動之方法。
隨著筆電運算效能持續提升,散熱系統對風扇效能與結構可靠度的要求也日益增加。傳統風扇結構設計多仰賴工程經驗與試誤法進行驗證,在有限的開發時程下,設計探索範圍與迭代效率容易受到限制。
本研究以 Abaqus 的參數化為基礎,整合實驗設計方法建立樣本訓練代理模型,進一步整合差分進化最佳化演算法,利用代理模型加速大量設計組合的評估與篩選,再透過 Abaqus 分析確認候選設計之結構表現,以提升整體設計探索與最佳化效率。實際案例顯示,AI 代理模型對 Abaqus 分析結果具有良好的預測能力,可大幅縮短設計評估與最佳化所需時間,並增加可探索的設計組合數量。此方法結合 Abaqus 的高可信度物理模擬能力與 AI 模型的快速推論能力,形成由 CAE 資料驅動、AI 加速探索、CAE 回饋驗證的設計流程,具備延伸至其他機構結構與工程分析問題的應用潛力。
筆記型電腦可靠度驗證包含角落落摔、重塊衝擊、LCD 靜動壓、LCD 開闔、IO 連接器多方向按壓及風扇按壓等測試項目。為進行可靠度仿真分析,需在有限元素軟體中建立對應模型。由於產品配置眾多 IO 連接器與風扇元件,若採傳統人工建模方式,不僅耗時亦容易因操作差異影響模型品質。為提升建模效率與標準化程度,本文透過演算法建立智能測項建模系統,智動完成 IO 連接器多方向按壓及風扇按壓等測試模型建置。系統可依元件幾何特徵與測試需求,自動生成載荷、邊界條件及分析模型,大幅減少重複性作業。實際應用結果顯示,模型建置效率提升 90% 以上,有效加速虛擬驗證流程,並促進仿真分析與產品設計整合,實現仿真設計一體化目標。
隨著高功率半導體、射頻元件、高能光學視窗以及量子資訊技術的快速發展,鑽石憑藉其極致的熱導率、低介電損耗、超寬光學穿透性,以及極高的電子自旋相干時間與高純度金剛石晶格,成為世代量子晶片的終極關鍵材料。然而,如何在普及的 2.45GHz 微波設備下,突破傳統小尺寸與結晶缺陷限制,實現大面積 (>100mm)、高品質且均勻性的鑽石薄膜與載板,一直以來都是工業量產與前沿應用的重大挑戰。本演講將介紹微波電漿化學氣相沉積 (MPCVD) 系統生長大尺寸鑽石的技術。內容聚焦於利用 CST Studio Suite 進行微波諧振腔體的電磁模擬,示範如何透過混合模態腔體設計,建立從「幾何場型優化」到「電漿動態修正」的完整設計體系,為大尺寸高純度鑽石設備開發提供具體的工程解決方案。
本講題聚焦於 SIMPACK 軌道車輛模型與 SimWB 即時模擬平台之整合應用,並以 Concurrent Real-Time Linux 主機作為即時運算環境,建立軌道車輛動態之 Real-Time 模擬架構。車輛模型採用 SIMPACK Documentation 所提供之 CTN_065 軌道車輛模型,其系統包含一組車體、兩組轉向架及四組輪對,並配置連續曲線軌道路線進行動態分析。透過 SIMPACK 與 SimWB 之資料交換與即時監測功能,可持續取得車輛運行過程中的位置、車體與轉向架動態,以及各輪對縱向力與橫向力等關鍵輪軌作用力資訊。此架構可用於分析車輛通過連續彎道路段時之導向行為、輪軌交互作用及力學響應,並評估多體動力學模型於即時系統中的運算與資料處理能力,作為後續 Hardware-in-the-Loop (HIL) 即時驗證與控制系統整合之研究基礎。
伺服器功耗持續攀升,風扇轉速與噪音隨之增加。但氣動噪音模擬需要極細網格、極小時間步與長時間取樣,計算成本高,噪音分析長期難以在設計階段導入。本講題以伺服器軸流風扇與筆電離心風扇為驗證案例,比較傳統 CFD 方法 (FVM) 與達梭系統 PowerFLOW (LBM):兩者總聲壓級與實測差距皆在 1.3 dB 以內,LBM 的優勢在於網格不需貼合物體表面,以及良好的平行運算效率。另分享 FW-H 可滲透面的選定、自行開發的前後處理工具,並展望整機、整櫃噪音模擬與風扇噪音 AI Agent 的發展。
* 主辦單位保留變更議程之權利,實際議程以當日公告為主,恕不另行通知。
Speakers
董事長
士盟科技
Sales Director, Customer Solution Experience
Dassault Systèmes Taiwan
SIMULIA APAC
Technical Sales Director
Dassault Systèmes
SIMPACK | SIMULIA Multibody Systems Industry Process Consultant
Dassault Systèmes
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