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人工智能驱动的设计
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域的发展，加上强大的仿真、测试和现场数据集的可用性增加，使工程数据科学成为现代产品开发生命周期的关键组成部分。AI 增强的计算机辅助工程 (CAE) 使制造商能够发现机器学习引导的洞察力，通过物理和 AI 驱动的工作流程探索复杂设计问题的新解决方案，并通过协作和设计融合实现更多的产品创新。
设计生成
使用 AI 技术增强当前产品开发实践，成倍提高工程团队的生产力，以探索更广泛的客户满意的高性能、有意义且可制造的新产品设计替代方案。
通过使用相同的基于物理的工具，从概念到设计验证，再到发布。整个过程的相同物理场工具，并由 ML 使用组织特定约束进行指导，Altair® DesignAI™ 可让用户在开发周期的早期阶段自信地拒绝低潜力设计，实现更快的设计迭代。
设计探索
使用 AI 驱动的设计工具加强协作、加速设计迭代并推动产品创新。
如需对复杂几何体进行高保真建模，分析师可以使用 Altair® HyperWorks® Design Explorer，这是一种用于实时性能预测和评估的端到端工作流。Design Explorer 使用 ML 自动执行重复性任务，直观地为几何体创建和编辑、中间表面提取、表面和中间网格划分、网格质量校正执行直接建模，并进行高效的装配管理和过程指导。
优化设计
从设计微调到设计合成，包括复杂的多物理场项目或数据集研究，Altair® HyperStudy® 可帮助多学科团队从复杂的模型中获得洞察力，利用各种信息探索和创造新理念，确定折衷方案并为决策提供支持。
仿真技术与设计探索和 ML 相结合，使工程师能够有效应对上市时间挑战，并帮助团队交付更高性能的产品，在整个开发过程中考虑更多设计维度。
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