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ODYSSEE Apex Actran CAE 軟體相關介紹:

ODYSSEE CAE 應用: (結合AI ML)

• 最佳化預測
• 使用以影像為基礎的機器學習，為任何產業提供即時預測和優化。
• 製造錯誤監測（鑄造）
• 建立模具的花費指標
• 用於品質控制的錯誤特徵
• 可建構性: 建構風險，不確定性和決策
• 基於肺部感染的MRI影像做診斷預測
• 透過即時預測模型對遠距病患監控
• 飛行模擬(著陸的條件)
• 衛星圖像選擇性壓縮與分類

Apex CAE 應用:

• MSC Apex Modeler

從強大的幾何清理、簡化，一直到網格劃分，MSC Apex旨在開發各種易於使用的功能，創造最友善的建模環境。

• MSC Apex Structures

全面整合的結構分析流程，自動偵測需要的求解器設定，前/後處理功能與求解器皆在同一個介面下操作，支援靜態、正交模態、動態、挫曲分析。

• MSC Apex Generative Design

高自動化的生成式設計，打造無與倫比的積層製造體驗，在產品生命週期的每個階段節省成本並縮短知識與經驗之間的差距。

Romax CAE 解決方案

行 業 應 用 案 例 ：

    軌 道 交 通    

客 戶 需 求 ：

軸承供應商調查

Romax 所 提 供 的 服 務：

一列現代化柴油列車軸箱軸承失效問題不斷增加，引起了越來越多的關注。 Romax 工程師使用 優 化 模 擬 軟 體，基於對 軸箱軸承 和 齒輪箱 的深厚知識，通過三個關聯的工作包進行問題根源分析以及詳細高效的問題調查。

    可再生能源    

客 戶 需 求 ：

根據GL認證的要求，在指定載荷譜和極限工況下完成 耐久性 計算。

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

詳細的軸幾何尺寸，複雜的行星齒輪系統，花鍵聯結，有限元箱體模型和內部軸承細節。使用載荷分佈評估和選擇軸承，根據ISO標準計算壽命，調查和優化 預緊力 、 遊隙 、 錯位量 、 軸承 內部幾何資訊和 潤滑 狀況。Romax 生成的報告中 耐久性 滿足GL要求。報告允許供應商在該風機中使用它們的軸承產品。

    重 載 車 輛    

客 戶 需 求 ：

審核中型卡車 變速器 ，評估低成本供應商的軸承

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

使用 Romax 軟體的全系統方法詳細分析所選軸承類型； Romax 在軸承潛在供應商審核過程中提供支援。基於完整 齒輪箱 系統分析完成 軸承選型 和 優化 。評估預緊力、錯位量、潤滑油和量產變差，鑒別軸承性能的關鍵影響因素。

    汽 車 行 業    

客 戶 需 求 ：

某大型歐洲汽車製造商需要改進 變速器 設計，使製造流程更具魯棒性。裝配過程中產生的結構變形導致 軸承預緊量 發生變化，需分析和優化軸承預緊量變化產生的系統影響。

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

Romax 快速的建模 和 分析 功能可以將 齒輪 、 軸 、 軸承 和 箱體 集成到單一的 齒輪箱 模型中，預測各個零部件之間的 相互耦合 作用。通過使用 Romax 軟體對 變速器 進行整體系統優化，充分考慮所有零部件之間的相互影響，分析 電機定子 與 齒輪箱 殼體之間的配合以及箱體變形及其對 齒輪 和 軸承 的影響，最終幫助該汽車製造商優化了製造工藝，成功降低製造成本並進一步提高產品品質。

聲學分析 Actran  CAE 應用 ：

• 動力總成 ，變速箱和電動發動機的雜訊預測
• 發動機進氣和排氣系統聲學特性
• 後視鏡和空調環控系統的氣動-振動-雜訊分析
• 輪胎和通過噪音評估，包括聲學處理優化
• 車輛內部聲學舒適度，包括全內飾車身的NVH性能評估和聲學包優化
• 多層結構聲學傳輸損耗預測，考慮隨頻率變化的聲學處理效應
• 傳輸路徑分析和設計變更影響比較
• 考慮安裝效果（結構振動、吸聲等）的風扇雜訊評估
• 音響設備集成性能評估
• 飛機進氣和排氣雜訊的聲學處理和機艙設計優化
• 機身氣動雜訊的傳播預測
• 水下雜訊傳播
• 高強度隨機聲載荷和振動導致的振動聲疲勞預測

技術特點 ：

• GUI 支援高級結果視覺化 ，包括專用的聲學後處理功能（極座標圖，3D方向圖，貢獻圖，聲學量）
• 具有基於聲學標準的嵌入式聲學測點生成功能（ISO 3744 ， ISO 3745 ，SAE J1074和 IEC 61672-1）
• 根據使用者的需求自訂的介面
• 基於自我調整求解器的網格劃分技術 ，可實現高效計算並減少用戶網格劃分工作
• 高度集成到多體時功能變數代碼 Adams 和 CFD 代碼 scFLOW 中進行聯合模擬
• 與結構分析FEA軟體 （如MSC Nastran） 進行聯合模擬
• 分析靜態介質和複雜流動中的聲音傳播和輻射
• 使用無限單元和自我調整完美匹配層（APML）模擬自由場輻射
• 在小空間流體中建立聲學粘熱損失模型
• 採用直接頻率法或模態頻率法進行振動 – 聲學耦合分析
• 豐富的結構單元庫：實體、殼體、梁、彈簧、剛體、多層複合結構等
• 基於BIOT 理論的多孔彈性單元庫 ，用於通過體積作用的聲學材料建模
• 用於有源結構建模的壓電單元庫
• 隨機載荷 ：擴散聲場，湍流邊界層等
• 使用線性和二階單元進行 2D 、3D和軸對稱模型分析
• 從定常和非定常的 CFD 結果（SNGR技術，Lighthill和Möhring類比）中，提取氣動聲源， 預測由湍流引起的雜訊
• 支持 CFD 代碼自有檔案格式
• 基於有限元和虛擬SEA方法的低、中和高頻求解功能
• 直接和反覆運算求解以及 KRYLOV 快速頻率回應求解
• GPU 加速功能解決大模型和高頻問題

• 延 伸 閱 讀 
• 網格掰掰！PreonLab CFD流體力學模擬再進化
• 如何為 eVTOL 無人機設計提供數位孿生支援 – MSCOne
• 聲學模擬、NVH、智慧製造設計解決方案 – Actran
• 從噴嘴到排水系統：PreonLab助力洗碗機全流程設計模擬
• 頂尖電池製造商都在用CAE?淺談電動車電池設計 CAE工程師必看
• 隔音建築材料開發必備工具：從CAE模擬找到最佳材料解 – Actran
• 變速箱的聲音輻射 – CAE軟體Actran
• 窗簾設計新科技：降低噪音1套軟體就搞定 – Actran
• 電動車電池 安全性與效能 – MSCOne
• 數位孿生技術 ：探索數位化未來的關鍵技術
• 電子電聲產業Acoustic solution – Actran
• 航空技術飛機致動器設計 – CAE軟體Romax
• AI解決NTF BIW 2大問題 – CAE軟體ODYSSEE
• 鐵路噪音解決方案 – CAE軟體Actran
• 風力渦輪機傳動系統的耐久與噪聲-CAE軟體Romax
• Acoustic 聲學分析
• ODYSSEE CAE 機器學習成為電機一大助力
• ODYSSEE幫助臨床醫學最佳化3D列印矯正鞋墊
• Actran 2024.1新功能 聲學Acoustic解決方案
• Actran協助富士康優化Loudspeaker設計
• Romax 協助NBC提升輪轂軸承的效率表現
• Valeo透過Romax成功縮短9個月的電驅動產品開發週期
• 變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
• 透過Actran分析新型風扇的氣動噪音
• Actran創建AVAS揚聲器聲學模型
• 中華汽車透過Actran進行噪音之聲源估算和響應驗證
• 電動車噪音 – 通用汽車向中高頻前進！
• NVH分析 – 利用Actran輔助車身地板阻尼優化
• Actran 2021 新功能發布要點！
• 馬達噪音優化 – 解析如何利用Actran進行噪音優化
• Actran SNGR解決複雜的流場 聲學 問題
• CAE軟體 – Actran 進行噪音分析
• 第二屆 2023 Actran聲學應用大賽
• Avio使用MSC Nastran和Actran確保太空發射器的結構可靠度

這篇文章 2025 第三季培訓課程 最早出現於 星恆科技有限公司。

什麼是 數位孿生技術 ？

數位孿生技術指的是將物理世界的物件、系統或過程，以動態數據驅動的方式，在虛擬空間中構建出一個精確的數位化模型。這些數位模型不僅可以模擬物理實體的行為，還可以進行即時監測、分析和優化。

海克斯康作為數位現實解決方案的全球領導者，對數位孿生技術給出了一個清晰的定義：數位孿生是融合傳感器、軟件和自動化技術的集成平台，旨在提升生產效率、資源利用率和業務績效。從單一機器的模擬到整個城市的動態模擬，數位孿生技術已經被廣泛應用於工業、基礎設施和公共安全等領域。


數位孿生的核心價值

1. 提高運營效率
海克斯康的報告顯示，49% 的受訪者認為數位孿生能顯著提升組織的運營效率。舉例來說，在製造業中，企業可以通過數位孿生技術模擬整個生產流程，預測設備潛在問題並及時進行維護，從而減少停機時間和生產損失。

2. 主動解決問題與降低風險
在傳統模式下，企業往往只能在問題發生後進行被動處理，而數位孿生技術則可以幫助企業提前發現潛在問題。例如，石油和天然氣行業利用數位孿生技術監測管道狀態，避免漏油等重大事故的發生，從而降低環境風險和經濟損失。

3. 結合 AI 提供更深層次洞察
80% 的企業領導者認為，AI 的進步讓他們更加關注數位孿生技術的應用潛力。AI 在數位孿生中的應用涵蓋多個方面：
– 數據處理：AI 能夠快速處理來自傳感器的大量數據，並生成高精度的分析結果。
– 用戶體驗增強：通過視覺化功能，AI 使數據更直觀，從而幫助決策者快速了解情況。
– 自動化更新：AI 技術可將數位孿生模型保持最新狀態，例如通過無人機進行實時數據收集。

產業案例分析

1. 建築與基礎設施
海克斯康的一個成功案例來自奧地利的克拉根福特市（Klagenfurt）。該市通過海克斯康的數位孿生技術，創建了一個虛擬城市模型，用於改進城市規劃、基礎設施管理以及應對氣候變化挑戰。該項目最初從 3D 模型開始，隨後逐步添加更多數據，包括基礎設施、植被和人口分布。這種循序漸進的策略不僅降低了實施難度，還大幅提升了整體效率。

2. 製造業
製造業是數位孿生技術應用的先驅領域之一。以美國國家醫療產品公司（National Medical Products）為例，該公司利用數位孿生技術模擬工具生產過程，優化加工效率並降低錯誤率。根據公司報告，每次優化都能為企業節省數千美元的成本。

3. 公共安全
在公共安全領域，數位孿生被廣泛應用於火災預測、犯罪現場重建和應急管理。例如，加州消防部門使用數位孿生技術模擬火災蔓延路徑，根據實時天氣數據制定更精準的救援計劃，從而拯救更多生命。

海克斯康的領導角色

作為數位現實解決方案的領導者，海克斯康不僅提供創新技術，還致力於推動行業標準化。其「數位孿生價值-成熟度矩陣」是一個評估工具，用於衡量企業在數位孿生應用中的技術成熟度和商業價值創造能力。

– 技術成熟度：包括數位孿生的實施規模、與其他系統的整合程度以及 AI 的部署情況。
– 商業價值：基於企業的投資回報率（ROI）以及實現的業務成果進行評估。

挑戰與未來展望

1. 數據挑戰
根據海克斯康的調查，數據質量與整合問題是目前數位孿生實施中的主要障礙。有 43% 的企業提到數據準確性不佳是構建數位孿生的最大挑戰。然而，海克斯康指出，即使是「不完美」的數位孿生模型也能為企業帶來顯著價值。

2. 中小型企業的潛力
儘管目前數位孿生技術的主要應用集中在大企業，但調查顯示，中小型企業也能從中獲益。例如，65% 的中小型企業表示，他們通過數位孿生技術提升了運營效率，並顯著延長了設備的使用壽命。

3. 持續改進的策略
海克斯康建議企業採用分階段實施策略，從小型試點項目開始，逐步擴展應用範圍。這不僅有助於降低初始成本，還能讓企業在每個階段看到實際收益，從而增強內部支持力度。

結語
數位孿生技術的價值遠超技術本身。通過與 AI 的結合，數位孿生不僅能優化當前的業務流程，還能改變我們管理和理解物理世界的方式。海克斯康作為該領域的領軍企業，正引領各行業邁向數位化未來。The value of digital twin technology goes far beyond the technology itself. By integrating with AI, digital twins can not only optimize current business processes but also transform how we manage and understand the physical world. As a leading company in this field, Hexagon is driving various industries toward a digital future.

在未來，隨著更多企業採用數位孿生技術並克服實施中的挑戰，我們將看到更多創新的應用案例以及更加顯著的商業價值。現在是擁抱數位孿生的最佳時機。 In the future, as more businesses adopt digital twin technology and overcome implementation challenges, we will witness more innovative applications and even greater commercial value. Now is the best time to embrace digital twins.

我們相信數位孿生可以賦能人類，而非取代人類。
透過即時洞察和預測能力，您和您的組織可以優化運營。在某些行業中，數位孿生能夠提供更新或模擬任務，這些任務過去可能需要人員冒險完成，從而讓我們的勞動力整體上更安全。
數位孿生的真正價值在於能夠為多個行業的決策提供信息並加以提升。沒有人比您和您的團隊更了解您的公司—數位孿生可以助力您實現更大的成功。We believe digital twins can empower humans — not replace them.
By having access to realtime insights and predictive capabilities, you and your organisation can optimise operations. In some industries, digital twins are able to provide updates or simulate tasks that previously required putting people in unsafe situations, which makes our workforce safer overall.
The true value of digital twins is informing and enhancing decision-making across a range of industries. No one knows your company better than you and your team — digital twins can enhance your success.

數位孿生技術：探索數位化未來的關鍵技術 文章擷取於海克斯康官網

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ODYSSEE 應用:

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Apex 應用:

• MSC Apex Modeler

從強大的幾何清理、簡化，一直到網格劃分，MSC Apex旨在開發各種易於使用的功能，創造最友善的建模環境。

• MSC Apex Structures

全面整合的結構分析流程，自動偵測需要的求解器設定，前/後處理功能與求解器皆在同一個介面下操作，支援靜態、正交模態、動態、挫曲分析。

• MSC Apex Generative Design

高自動化的生成式設計，打造無與倫比的積層製造體驗，在產品生命週期的每個階段節省成本並縮短知識與經驗之間的差距。

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Romax 解決方案

行 業 應 用 案 例 ：

    軌 道 交 通    

客 戶 需 求 ：

軸承供應商調查

Romax 所 提 供 的 服 務：

一列現代化柴油列車軸箱軸承失效問題不斷增加，引起了越來越多的關注。 Romax 工程師使用 優 化 模 擬 軟 體，基於對 軸箱軸承 和 齒輪箱 的深厚知識，通過三個關聯的工作包進行問題根源分析以及詳細高效的問題調查。

    可再生能源    

客 戶 需 求 ：

根據GL認證的要求，在指定載荷譜和極限工況下完成 耐久性 計算。

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

詳細的軸幾何尺寸，複雜的行星齒輪系統，花鍵聯結，有限元箱體模型和內部軸承細節。使用載荷分佈評估和選擇軸承，根據ISO標準計算壽命，調查和優化 預緊力 、 遊隙 、 錯位量 、 軸承 內部幾何資訊和 潤滑 狀況。Romax 生成的報告中 耐久性 滿足GL要求。報告允許供應商在該風機中使用它們的軸承產品。

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客 戶 需 求 ：

審核中型卡車 變速器 ，評估低成本供應商的軸承

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

使用 Romax 軟體的全系統方法詳細分析所選軸承類型； Romax 在軸承潛在供應商審核過程中提供支援。基於完整 齒輪箱 系統分析完成 軸承選型 和 優化 。評估預緊力、錯位量、潤滑油和量產變差，鑒別軸承性能的關鍵影響因素。

    汽 車 行 業    

客 戶 需 求 ：

某大型歐洲汽車製造商需要改進 變速器 設計，使製造流程更具魯棒性。裝配過程中產生的結構變形導致 軸承預緊量 發生變化，需分析和優化軸承預緊量變化產生的系統影響。

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

Romax 快速的建模 和 分析 功能可以將 齒輪 、 軸 、 軸承 和 箱體 集成到單一的 齒輪箱 模型中，預測各個零部件之間的 相互耦合 作用。通過使用 Romax 軟體對 變速器 進行整體系統優化，充分考慮所有零部件之間的相互影響，分析 電機定子 與 齒輪箱 殼體之間的配合以及箱體變形及其對 齒輪 和 軸承 的影響，最終幫助該汽車製造商優化了製造工藝，成功降低製造成本並進一步提高產品品質。

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聲學分析 Actran  應用 ：

• 動力總成 ，變速箱和電動發動機的雜訊預測
• 發動機進氣和排氣系統聲學特性
• 後視鏡和空調環控系統的氣動-振動-雜訊分析
• 輪胎和通過噪音評估，包括聲學處理優化
• 車輛內部聲學舒適度，包括全內飾車身的NVH性能評估和聲學包優化
• 多層結構聲學傳輸損耗預測，考慮隨頻率變化的聲學處理效應
• 傳輸路徑分析和設計變更影響比較
• 考慮安裝效果（結構振動、吸聲等）的風扇雜訊評估
• 音響設備集成性能評估
• 飛機進氣和排氣雜訊的聲學處理和機艙設計優化
• 機身氣動雜訊的傳播預測
• 水下雜訊傳播
• 高強度隨機聲載荷和振動導致的振動聲疲勞預測

技術特點 ：

• GUI 支 援 高 級 結果 視 覺 化 ，包 括 專 用 的 聲學後處理功能（極座標圖，3D方向圖，貢獻 圖，聲學量）
• 具 有 基 於 聲學 標 準 的 嵌 入 式 聲學測點生成功能（ISO 3744 ， ISO 3745 ，SAE J1074和 IEC 61672-1）
• 根 據 使 用 者 的 需 求 自 訂 的 介 面
• 基 於 自 我 調 整 求 解 器 的 網 格 劃 分 技 術 ，可 實 現 高 效 計 算 並 減 少 用 戶 網 格 劃 分 工 作
• 高 度 集 成 到 多 體 時 功 能 變 數 代 碼 Adams 和 CFD 代 碼 scFLOW 中 進 行 聯 合 模 擬
• 與 結構分析 FEA軟體 （如MSC Nastran） 進 行 聯 合 模 擬
• 分 析 靜 態 介 質 和 複 雜 流 動 中 的聲 音 傳 播 和 輻 射
• 使 用 無 限 單 元 和 自 我 調 整 完 美 匹 配 層 （APML） 模 擬 自 由 場 輻 射
• 在 小 空 間 流 體 中 建 立 聲學粘熱損失模型
• 採 用 直 接 頻 率 法 或 模 態 頻 率 法 進 行 振 動 – 聲學耦合分析
• 豐 富 的 結 構 單 元 庫 ：實體、殼體、梁、彈簧、剛體、多層複合結構 等
• 基 於 BIOT 理 論 的 多孔彈性單元庫 ，用 於 通 過 體 積 作 用 的 聲學材料建模
• 用於有源結構建模的壓電單元庫
• 隨機載荷 ：擴散聲場，湍流邊界層等
• 使用線性和二階單元進行 2D 、3D和軸對稱模型分析
• 從定常和非定常的 CFD 結果（SNGR技術，Lighthill和Möhring類比）中，提取氣動聲源， 預測由湍流引起的雜訊
• 支持 CFD 代碼自有檔案格式
• 基於有限元和虛擬SEA方法的低、中和高頻求解功能
• 直接和反覆運算求解以及 KRYLOV 快速頻率回應求解
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• 電子電聲產業Acoustic solution – Actran
• 航空技術飛機致動器設計 – CAE軟體Romax
• AI解決NTF BIW 2大問題 – CAE軟體ODYSSEE
• 鐵路噪音解決方案 – CAE軟體Actran
• 風力渦輪機傳動系統的耐久與噪聲-CAE軟體Romax
• Acoustic 聲學分析
• ODYSSEE CAE 機器學習成為電機一大助力
• ODYSSEE幫助臨床醫學最佳化3D列印矯正鞋墊
• Actran 2024.1新功能 聲學Acoustic解決方案
• Actran協助富士康優化Loudspeaker設計
• Romax 協助NBC提升輪轂軸承的效率表現
• Valeo透過Romax成功縮短9個月的電驅動產品開發週期
• 變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
• 透過Actran分析新型風扇的氣動噪音
• Actran創建AVAS揚聲器聲學模型
• 中華汽車透過Actran進行噪音之聲源估算和響應驗證
• 電動車噪音 – 通用汽車向中高頻前進！
• NVH分析 – 利用Actran輔助車身地板阻尼優化
• Actran 2021 新功能發布要點！
• 馬達噪音優化 – 解析如何利用Actran進行噪音優化
• Actran SNGR解決複雜的流場 聲學 問題
• CAE軟體 – Actran 進行噪音分析
• 第二屆 2023 Actran聲學應用大賽
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2024年AI智慧聲學的新時代研討會於12/10舉行，吸引了來自汽車、航太、船舶以及無人機領域的眾多專家學者與業界人士參與。本次研討會以探索聲學技術與人工智慧在多領域中的創新應用為主題，並聚焦Actran軟體在聲學模擬中的深度應用。

其中一個議題： 汽車行業 NVH 優化方案

電氣化背景下汽車 NVH 主要的挑戰：

• 電動噪音與振動（eNVH）
  • 頻率位移
  • 中高頻噪音
  • 空氣噪音與結構傳遞噪音
  • 傳遞路徑分析
• 次要噪音源與聲音品質問題
  • 降低氣動聲學過程的成本
  • 心理聲學與聲音呈現技術
• 新型與複雜的動力系統
  • 非線性耦合物理
  • 需要端到端的整合流程
• 縮短產品開發周期
  • 高效流程
  • 假設分析
  • 結果重組
• 減少原型使用
  • 穩健設計
  • 與製造的聯結
  • 系統整合解決方案

在電氣化的挑戰下需要多面向的模擬分析，才能滿足正在研發設計的你們包含合乎法規！而我們也十分相信經驗搭配工具，一定不會讓你無助！

Actran在汽⾞/航太/船舶之吸隔⾳材之應⽤暨SEA實戰案例深度剖析

說明利用 Actran 進行吸隔音材的聲學性能模擬，並結合統計能量分析（SEA）方法提供實際案例分析。透過這些案例，參與者得以了解如何以科學方法優化吸隔音材的設計，提高聲學表現，同時降低開發成本。

Actran在無人機設計中的應用

講者闡述了 Actran 如何協助工程師解決無人機運行過程中的噪音與振動問題，從而提升產品的聲學性能與使用體驗。特別是在推進器噪音和結構聲學性能的優化方面， Actran 展現出強大的模擬能力，幫助設計團隊實現更輕量化、更高效的無人機設計。

在無人機的設計中，面臨到以下的挑戰：

• 飛行性能
• 航程與飛行速度
• 安全性與可靠性
  • 螺旋槳未啟動時的安全性
  • 馬達耐久性
• 飛行控制程式
• 環境耐受性
  • 抗風、抗雨、抗雪、高低溫耐受性
• 環境影響性能
  • 噪音與廢棄物

未來，預計 Level 4 的無人機將在住宅區內起降。然而，隨著風力發電普及導致的低頻噪音損害，新型健康危害的可能性也逐漸浮現。

根據NASA的一項研究，與汽車噪音相比，人們普遍認為無人機噪音更為刺耳。

當飛行區域與時段受噪音性能限制時，若無人機的靜音性能不足，航班出勤率下降可能導致無人機業務的利潤惡化。

無人機設計 Solutions 解決方案

• 可視化物理現象
• 基於聲學理論提供高保真CAE模擬
• 專家工程師的建議
• 透過預測上游過程中的各種物理現象，並將其高效地連結至聲學評估過程，實現整體機身設計的最佳化
• 多物理場解決方案
  • 結合 MSC Nastran 、 scFLOW 與 Actran ，實現設計策略創新。
  • 透過單一整合分析流程提供解決方案，預期可縮短設計與開發前置時間。
• 搭配 ODYSSEE 機器學習工具
  • 工程師可以即時分析參數如何影響無人機的聲學特性。

會後回響熱烈

此次研討會不僅提供了豐富的技術分享，也有討論環節，讓與會者能與講者深入交流。參與者紛紛表示，本次研討會不僅加深了他們對Actran的了解，也啟發了如何將聲學模擬技術更廣泛地應用於實際工程項目中。

2024 AI智慧聲學的新時代研討會的圓滿落幕，標誌著人工智慧與聲學技術融合的巨大潛力。未來，這些技術將持續驅動多領域的創新發展，開啟聲學應用的新時代。

2024 AI智慧聲學的新時代研討會圓滿落幕 我 們 下 次 再 見 !

Actran 用 在 各 種 形 式 的 聲 學 模 型

Actran 常 見 應 用 的 產 業

• 航太:  經過駕駛艙和機身 、 發動機短艙內襯 、 機身和駕駛艙絕緣 、 ECS（環境控制系統） 、 APU 和 ECS 入口和出口消音器 、 後緣 、 聲納 、 直升機渦輪噪聲 、 起飛時火箭有效載荷的隨機動態響應的聲音傳輸 、 聲納。

• 車輛:  動力總成 、 裝飾設計 、 風噪聲 、 發動機部件 、 壓縮機 、 進氣歧管 、 空氣濾清器 、 閥蓋 、 擋板 、 電動機 、 揚聲器 、 消聲器 、 輪胎噪聲 、 消音器 、 高壓分配管道 、 馬達 、 齒輪箱。

• 消費品: 電話 、 免提電話通訊 、 耳機 、 揚聲器 、 助聽器 、 樂器 、 洗衣機 、 冰箱 、 吸塵器。

• 電子產品: 光碟硬碟等轉動裝置 、 手機 、 相機 、 液晶投影設備的風扇。

• 機械裝置: 渦輪機械 、 暖通空調 、 割草機和農業機械 、 排氣系統 、 馬達。

AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會

我 們 擁 有 可 靠 的 技 術 與 人 才，有 任 何 相 關 問 題 都 歡 迎 來 信 或 來 電 討 論 指 教，幫 您 量 身 打 造 符 合 需 求 的 解 決 方 案 。 想 更 清 楚 的 了 解 Actran ( 聲學分析 )、Romax ( 機電傳動系統設計 ) 、ODYSSEE (機器學習 ML 與 人工智慧 AI ) 、Apex ( 快速建模 ) ，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或 是 來 信。

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• 鐵路噪音解決方案 – CAE軟體Actran
• Actran 2024.1新功能 聲學Acoustic解決方案
• Actran協助富士康優化Loudspeaker設計
• 透過Actran分析新型風扇的氣動噪音
• Actran創建AVAS揚聲器聲學模型 
• 中華汽車透過Actran進行噪音之聲源估算和響應驗證
• Actran幫助現代汽車設計行人警示揚聲器
• Actran SEA解決太空發射器飛行的結構聲學疲勞
• Actran 聲學解決方案研討會
• Actran聲場分析 2023第二季培訓課程 
• Avio使用MSC Nastran和Actran確保太空發射器的結構可靠度
• 第二屆 2023 Actran聲學應用大賽
• CAE軟體 – Actran 進行噪音分析
• Actran SNGR 解決複雜的流場 聲學 問題
• 馬達噪音優化 – 解析如何利用Actran進行噪音優化
• Actran 2021 新功能發布要點！
• NVH分析 – 利用Actran輔助車身地板阻尼優化
• 電動車噪音 – 通用汽車向中高頻前進！

這篇文章 2024 AI智慧聲學的新時代研討會圓滿落幕 最早出現於 星恆科技有限公司。

今年AI訊息量大爆發，隨著AI的應用越來越多元化，您是否思考過利用人工智慧 AI 讓惱人的聲學問題，結合CAE軟體Actran獲得更快、更便利的最佳化分析呢? 您是否害怕運用AI而有安全性的疑慮呢?AI的應用正引領著創新變革，為聲學工程帶來全新的可能性。本次2024 Actran 研討會以「AI智慧聲學的新時代」為主題，將聚焦探討 AI 與聲學的交匯，並深度解析如何運用 AI 強化聲學分析、加速創新，以應對現代工業的多元需求，無論是汽車、航太、船舶，還是無人機設計，AI 技術正重塑聲學應用的版圖，讓企業先進、工程師們能夠在聲學領域更精準地探索更有效益的優化和實現新穎的解決方案。

本次研討會特地邀請中國與台灣的專業講師與大家見面交流，分享專業知識與經驗 。誠摯邀請您來參加 AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會 ~

AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會

• 時間 : 2024年12月10日(五) 13:00 ~16:30
• 地點 : 集思台大會議中心B1尼采廳 (台北市羅斯福路4段85號B1)

交通資訊：
	捷運： 捷運新店線【公館站】2號出口：2號出口左轉 (步行2分鐘)
	公車： 捷運公館站一 (羅斯福路)：254捷運公館站(公車專用道-往西區方向)：0南、1、109、208、208(高架線)、208(區間車)、208(基河二期國宅線)、236、251、252、253、278、284、284(直行)、290、52、642、643、644、648、660、671、672、673、676、74、907、 景美女中-榮總快速公車、棕12、綠11、綠13、藍28 捷運公館站(公車專用道-往新店方向)：207、278、280、280(直達車)、284、311、505、530、606、606區間車、668、 675、676、松江幹線、松江-新生幹線、敦化幹線、藍28 公館 (羅斯福路基隆路口)：671 公館 (基隆路)：1、207、254、275、275(副)、650、672、673、907、南港軟體園區通勤專車(雙和線) 仁愛路二段：214、248、606 信義杭州路口 (往101)：0東、20、22、204、670、671、信義幹線、信義新幹線、1503
	開車： 公館水源市場對面羅斯福路上，近羅斯福路與基隆路交叉口。 國道一號：由23B-圓山號出口，轉建國高架道路南行，續行辛亥路至基隆路右轉，直行至羅斯福路再右轉，隨即於右側「台灣大學公館二活停車場」停車即可。 國道三號：由台北聯絡道下辛亥路端，接基隆路右轉羅斯福路，隨即於右側即可見集思台大會議中心。
	停車資訊： 「台灣大學公館二活停車場」停車

AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會 議程

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AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會 講師資料：

Actran 用 在 各 種 形 式 的 聲 學 模 型

Actran 常 見 應 用 的 產 業

• 航太:  經過駕駛艙和機身 、 發動機短艙內襯 、 機身和駕駛艙絕緣 、 ECS（環境控制系統） 、 APU 和 ECS 入口和出口消音器 、 後緣 、 聲納 、 直升機渦輪噪聲 、 起飛時火箭有效載荷的隨機動態響應的聲音傳輸 、 聲納。

• 車輛:  動力總成 、 裝飾設計 、 風噪聲 、 發動機部件 、 壓縮機 、 進氣歧管 、 空氣濾清器 、 閥蓋 、 擋板 、 電動機 、 揚聲器 、 消聲器 、 輪胎噪聲 、 消音器 、 高壓分配管道 、 馬達 、 齒輪箱。

• 消費品: 電話 、 免提電話通訊 、 耳機 、 揚聲器 、 助聽器 、 樂器 、 洗衣機 、 冰箱 、 吸塵器。

• 電子產品: 光碟硬碟等轉動裝置 、 手機 、 相機 、 液晶投影設備的風扇。

• 機械裝置: 渦輪機械 、 暖通空調 、 割草機和農業機械 、 排氣系統 、 馬達。

AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會

我 們 擁 有 可 靠 的 技 術 與 人 才，有 任 何 相 關 問 題 都 歡 迎 來 信 或 來 電 討 論 指 教，幫 您 量 身 打 造 符 合 需 求 的 解 決 方 案 。 想 更 清 楚 的 了 解 Actran (聲學分析)、Romax (機電傳動系統設計) 、ODYSSEE (機器學習與 AI) 、Apex (快速建模) ，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或 是 來 信。

如 果 您 想 了 解 更 多 詳 情 ， 請 聯 繫 Simhex。

延 伸 閱 讀 

• 鐵路噪音解決方案 – CAE軟體Actran
• Actran 2024.1新功能 聲學Acoustic解決方案
• Actran協助富士康優化Loudspeaker設計
• 透過Actran分析新型風扇的氣動噪音
• Actran創建AVAS揚聲器聲學模型 
• 中華汽車透過Actran進行噪音之聲源估算和響應驗證
• Actran幫助現代汽車設計行人警示揚聲器
• Actran SEA解決太空發射器飛行的結構聲學疲勞
• Actran 聲學解決方案研討會
• Actran聲場分析 2023第二季培訓課程 
• Avio使用MSC Nastran和Actran確保太空發射器的結構可靠度
• 第二屆 2023 Actran聲學應用大賽
• CAE軟體 – Actran 進行噪音分析
• Actran SNGR 解決複雜的流場 聲學 問題
• 馬達噪音優化 – 解析如何利用Actran進行噪音優化
• Actran 2021 新功能發布要點！
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• 電動車噪音 – 通用汽車向中高頻前進！

這篇文章 AI智慧聲學的新時代 – 2024 Actran 研討會 最早出現於 星恆科技有限公司。

Satven 的持續成長和進一步提升背後的關鍵在於其擁有高素質的人才、穩定的產品品質、豐富的知識基礎、戰略夥伴聯盟、專業領域的深厚知識，以及與客戶建立的強大關係，這些因素使公司能夠在全球汽車工程領域中保持領先地位。

Satven 為汽車產業提供全面的工程解決方案，涵蓋多個領域的專業服務，從概念設計、產品設計到價值工程/價值分析 (VA/VE)、尺寸管理和採購等。公司還擅長基於Knowledge Based Engineering (KBE)、非線性與線性有限元素分析 (FEA)、整車碰撞分析、噪聲振動與舒適性 (NVH) 分析、耐久性分析、計算流體力學 (CFD) 以及多體動力學 (MBD)，提供全面支持汽車產品的開發與優化。

Satven 成立於 2000 年，致力於滿足汽車產業各種複雜設計與工程需求。經過多年發展，公司已經實現了顯著的成長，現已成為印度汽車工程領域中的領導者之一，為全球汽車製造商提供高品質的專業服務，作為一家全球化企業，Satven 在德國慕尼黑以及印度的海德拉巴和金奈設有工程中心，並在底特律、慕尼黑、上海和廣島設有辦事處，總部位於印度海德拉巴。

(AI/ML based trimmed body NTF prediction and optimization using ODYSSEE CAE)

挑戰

隨著人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 在車輛開發中的應用逐漸普及，汽車產業迎來了創新變革的巨大潛力。作為汽車工程解決方案的領導者，Satven 致力於利用 AI 和 ML 的優勢，提供卓越的服務，為客戶帶來明顯的競爭優勢。

為了達到這一目標，Satven 開展了一項能力發展專案，旨在增強其提供 AI/ML 解決方案的能力，設計團隊決定採用 AI/ML 方法來進行快速預測和優化，特別是研究車身結構 (BIW) 板材厚度與楊氏模量對整車 (Trimmed Body) 自然頻率 (NTF/VTF) 和系統全局模態的影響，並進行相應的優化處理。

解決方案

Satven 團隊非常重視利用 Hexagon 的 ODYSSEE CAE 軟體中可用的機器學習技術 。ODYSSEE CAE 優化軟體是一個創新的工具，通過運用機器學習和降階模型 (ROM) 技術，取代傳統的響應曲面解決方案，從而能夠預測任意時間相關和非線性的物理現象。

Satven 團隊決定使用開源的 Honda Accord 車身結構 (Body in White) 有限元 (FE) 模型進行評估（詳見：https://www.nhtsa.gov/crash-simulation-vehicle-models）。

此次評估的目標包括兩大方面：噪音傳遞函數 (NTF) 和 全局模態，具體內容如下：

1. 噪音傳遞函數Noise Transfer Function (NTF)：

a. 研究車身結構 (BIW) 組件厚度及材料對 NTF 的敏感性

b. 使用機器學習方法進行 NTF 預測(無需實際 CAE 模擬)

c. 使用機器學習方法進行 NTF 優化(無需實際 CAE 模擬)

2. 全局模態：

a. 研究車身結構 (BIW) 組件厚度及材料對前端側向彎曲模態的敏感性

b. 使用機器學習方法進行車身結構前端側向彎曲模態的預測(無需實際 CAE 模擬)

c. 使用機器學習方法進行車身結構前端側向彎曲模態的優化(無需實際 CAE 模擬)

這些目標旨在利用機器學習技術實現快速預測與優化，減少傳統 CAE 模擬的依賴

Satven 團隊在初步分析中識別出了一些對 NTF 和全局模態研究影響較大的敏感零件。這些零件的厚度和楊氏模量被考慮為變量，用於生成初步的實驗設計 (DOE)，以訓練機器學習模型，該 DOE 是通過 ODYSSEE CAE 生成的。

隨後，團隊利用 ODYSSEE CAE 中的解析工具 (Parser Tool) 生成 NTF 和模態分析的樣本，並選擇 MSC Nastran 作為求解器。這些樣本文件通過 MSC Nastran 求解後，產生了 NTF 和模態的分析結果。

(AI/ML based trimmed body global mode prediction and optimization using ODYSSEE CAE)

在接下來的步驟中，團隊將實驗設計 (DOE) 參數(X-輸入)與噪音傳遞函數 (NTF) 和模態結果(Y-輸出)輸入到 ODYSSEE CAE 工具中，以生成降階模型 (ROM)。為確保該 ROM 模型的有效性，團隊會將 ODYSSEE CAE 預測的結果(機器學習結果)與 MSC Nastran 預測的結果(CAE 結果)進行比較。

一旦完成驗證，ROM 模型將用於預測輸入參數對 NTF 和模態結果的敏感度。接下來，團隊將為 NTF 和模態設置目標和約束條件，並利用 ROM 模型進行優化，以找到最佳設計參數。

研究結果

ODYSSEE CAE(機器學習)與 MSC Nastran(CAE)結果之間的相關性達到了 91%，特別是在主要峰值方面，傳統有限元分析 (FEM) 模擬通常需要約三小時，而 ODYSSEE CAE 模擬僅需幾秒鐘即可完成，識別部件的敏感性也能在幾秒鐘內完成。考慮到需要進行多次模擬，傳統 CAE 可能會使總耗時達到數小時、數天甚至數週，這使得嘗試多種迭代幾乎變得不切實際。

相對而言，ODYSSEE CAE 的降階模型模擬僅需幾秒鐘，這對於識別敏感參數非常有幫助，它能在極短的時間內進行大量設計迭代，從而促進更快的決策並促成更優秀的車輛設計，基於這些結果以及 AI/ML 自動化帶來的巨大優勢，Satven 團隊渴望在客戶的實際車輛開發中進一步探索這些工具的應用。

此案例使用的CAE軟體： ODYSSEE CAE, MSC Nastran

效益：ODYSSEE的AI/ML功能可以大幅縮減整車NVH分析和最佳化所需的時間

NTF BIW 說明

噪音傳遞函數 (Noise Transfer Function, NTF) 是一種用來描述噪音在系統中如何從某個點傳遞到另一點的數學模型。它反映了系統對噪音的響應，並且可以用來分析和預測噪音從源頭傳遞到觀測點時的變化。

而NTF 通常通過實驗測量來獲得，這包括在噪音源頭和接收點進行噪音測試。通過計算源頭輸入和接收點輸出信號之間的關係，可以得到 NTF 的數學模型。這個模型可以用來預測不同條件下的噪音傳遞特性。

車身結構 (Body in White, BIW) 是指汽車生產過程中，車輛的車身骨架結構在未進行任何表面處理（如噴漆、內飾和其他組件安裝）之前的狀態。BIW 是汽車製造中一個關鍵的階段，因為它為整車的強度、剛性和安全性奠定了基礎。

小結：NTF 是聲學和振動工程中重要的工具，用來理解和控制噪音在系統中的傳遞過程，對於噪音減少和聲學設計具有重要意義。BIW 支撐整個車輛結構，還直接影響車輛的性能、安全性和燃油效率。

想 更 清 楚 的 了 解  AI解決NTF BIW 2大問題 – CAE軟體ODYSSEE ODYSSEE 的 細 節 ，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或 是 來 信。

If you want to know more details from ODYSSEE  ,please contact Simhex.

ODYSSEE 為 工 程 、 製 造 和 質 量 提 供 實 時 解 決 方 案，包 括 以 下 功 能：

• 機器學習 AI
• 統計 、 數據挖掘 、 數據融合
• 優化 和 魯棒性
• 圖像識別 和 壓縮

機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE 應用領域如下：

• 計算流體力學
• 結構仿真
• 材料
• 聲學設計
• 系統動力學
• 自動駕駛
• 製造工藝

ODYSSEE 應用:

• 延 伸 閱 讀 

• ODYSSEE CAE 機器學習成為電機一大助力
• ODYSSEE幫助臨床醫學最佳化3D列印矯正鞋墊
• 變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
• 機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE
• ODYSSEE 以CAE為中心的AI/ML創新平台

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2024 Hexagon台灣模擬技術大會 誠摯邀請您！

量測、設計或製造領域的專業人士，歡迎參加這場年度盛會！今年的主題緊扣時下最熱門的人工智慧與模擬技術整合應用，並針對全球AI軟硬體開發所面臨的熱管理挑戰，邀請專家演說解決方案。

【主題】AI 量測、設計&製造  新世代 熱管理 決策  
【時間】2024年10月4日(五) 8:30AM~4:30PM
【地點】華南銀行國際會議中心 2F (臺北市信義區松仁路123號)
【活動網頁】https://blog.mscsoftware.com.tw/2024-hexagon-taiwan-simulation-user-conference/

人工智慧與模擬技術整合-2024 Hexagon台灣模擬技術大會

大會議程

在AI時代，工程設計方法面臨轉型挑戰，產品變得更加複雜精細。如何確保產品在高性能運作下仍能保持穩定可靠，是每一位工程設計和研發人員必須面對的挑戰。Hexagon的模擬解決方案，是您最佳的工程設計夥伴！

2024 Hexagon台灣模擬技術大會，因應 AI 世代的挑戰，著眼於探討模擬技術在 熱管理 、AI整合設計等領域的最新應用，和您一起掌握最先進的模擬技術。此外，這次大會，將發表Hexagon最新的智慧製造數位實境平台-Nexus。Nexus 是一個專為製造商設計的數位現實平台，將來自 Hexagon 及其合作供應商的人員、數據和技術整合在一起。這次的大會，將展示我們與策略合作夥伴 NVIDIA 和 Microsoft 的合作，突顯 Nexus 生態系統為客戶提供的價值。

您將在這裡：

• 了解如何利用AI提升設計效率： 探索AI如何與模擬技術結合，實現智慧化設計。
• 與Hexagon專家交流： 在技術座談中，面對面討論。
• 從演說中獲取最新知識： 聆聽模擬領域權威的實際模擬案例
• 體驗Hexagon的測量設備： 近距離接觸最新測量設備，探索更多創新可能性。
• 拓展人脈： 與同業交流，掌握最新產業動態。

【主辦單位】MSC Software台灣分公司(Hexagon 海克斯康)
【專業合作夥伴】應用熱流分析中心, 智馭科技, 星恆科技, 岱冠科技
【活動展出】海克斯康影測, 台灣海克斯康測量儀器, 科盛科技 

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我們擁有可靠的技術與人才，有任何相關問題都歡迎來信或來電討論指教，幫您量身打造符合需求的解決方案。 想更清楚的了解MSC Actran (聲學分析)、Romax(機電傳動系統設計)、ODYSSEE(機器學習與 AI)、Apex(快速建模)，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或是 來 信。

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隨著全球對低碳社會的需求日益增加 ，電動汽車 (EV) 和 混合動力汽車 (HEV) 的數量正在快速增長。 這些車輛被認為是未來交通工具的核心 ，因為它們能夠減少對化石燃料的依賴 ，從而降低二氧化碳排放量 。 在這些新能源車中，電池 、 逆變器和電機是最關鍵的組件。  其中，電機的市場規模預計將在未來幾年持續擴大，因為它們是這些車輛的核心驅動部分 。 隨著人們對提高電動汽車性能的需求日益增強， 電機設計工程師面臨著越來越高的要求 ，需要開發出更加高效和可靠的設計 。

除了電動汽車市場外，協作機器人市場也預計會有顯著增長。 協作機器人主要應用於需要體力勞動的工作場合 ，如搬運重物和進行精密工作 。 這些機器人可以與人類協同工作 ，減少人力勞動強度 ，同時提高工作效率 。 由於協作機器人由多個執行器和電機組成， 電機在這個領域的應用也變得越來越廣泛 。  因此 ，協作機器人的電機市場也將因此而擴大。

(左：電動汽車、右：協作機器人)

CAE軟體 電機設計

在電機設計過程中，為了在實際生產之前確保設計的高效性和可靠性，模擬分析預期性能是非常必要的。 這包括對電機的形狀進行優化以及在不同工作條件下確保驅動的有效性。 形狀優化的目的是提高電機的效率和性能，而在廣泛的工作範圍內確保驅動的有效性則是為了適應不同的操作環境和需求。

(左：電機形狀優化、右：電機在不同工作條件下的性能)

這些設計過程需要工程師進行大量的磁場模擬分析，尤其是在不同工作條件下。 這些分析需要大量的計算時間，因而如何減少模擬時間並提高工作效率成為一個重要的課題。

為了解決這個問題，海克斯康的 ODYSSEE軟體 提供了一種有效的解決方案。 ODYSSEE 能夠利用少量的設計實驗點(DOE)來建立高精度的降階模型(ROM)，這樣可以顯著加速電機設計的優化過程。

CAE軟體 電機設計

電機形狀設計優化

在不同的形狀參數下，電機的平均扭矩和扭矩波動會有所不同。 電機的設計優化過程就是平衡電機的平均扭矩和扭矩波動，得到帕雷托最優前沿(Pareto front)。

(左：電機磁場分析模型、右：不同設計參數下電機的平均扭矩和扭矩波動)

針對電機設計優化問題，通常採用典型的基因演算法來進行參數最佳化。 在這個過程中，基因演算法根據設計參數的取值進行優化，直到性能改進達到穩定。 這一過程通常需要進行大量的有限元法(FEM)計算。舉例來說，如果需要進行1200次FEM計算，每次計算大約需要30秒，那麼總計算時間將達到10小時。 在這樣的情況下，FEM計算是最耗時的部分，因此，減少FEM計算時間就成為提高工作效率的關鍵。

為了解決這一問題，本研究利用少量的FEM模擬結果，並採用ODYSSEE建立的降階模型來取代FEM，以便快速預測和減少FEM計算時間。 這樣不僅能夠加快優化過程，還能減少計算資源的消耗。

具體的工作流程如下：首先使用FEM模擬生成訓練數據，然後利用基因演算法確定設計參數，並搜索最佳設計形狀。 這一過程會重複進行，直到降階模型的結果與FEM的結果精度達到滿足要求的程度。 此時，降階模型可以取代FEM進行預測。

(左：基因演算法+機器學習工作流程、右：降階模型和FEM結果對比)

研究結果顯示，使用400個FEM模擬結果進行模型訓練即可得到收斂的降階模型，能夠準確替代FEM模擬。 相較於僅使用基因演算法的優化流程，引入ODYSSEE的機器學習工具後，FEM模擬次數從1200次減少到400次，大大降低了計算成本。

然而，我們也發現，在某些情況下，由於材料的非線性特性，降階模型對扭矩波動的預測精度較低。 這種情況主要是由於材料的非線性行為造成的。在這種情況下，可以通過改進優化流程來解決這個問題，即在帕雷托最優前沿位置使用FEM結果，其他位置則使用降階模型進行預測。

不同工作條件下電機性能快速預測

電動汽車的電機有著廣泛的工作範圍，為了在不同逆變器輸入電流條件下實現更有效的驅動，需要進行大量的磁場模擬分析。

(左：電動汽車工作範圍、右：電機效率隨電流和電機狀態而改變)

為了選擇適當的電流條件，需要進行1848個FEM模擬結果的優化，因此我們引入ODYSSEE的機器學習方法來減少模擬分析次數。 建模工具使用 MSC Apex ，機器學習軟體為 ODYSSEE 。 我們使用240組FEM模擬結果進行機器學習模型的訓練，並構建高精度的降階模型來替代FEM模擬分析。 結果顯示，降階模型的預測結果與FEM結果幾乎完全一致。

(上：FEM分析結果、下：降階模型預測結果)

總 結

在電機形狀設計優化問題中，使用 ODYSSEE 的機器學習方法，可以將FEM次數減少約68.9%（從1236次減少到378次）。 然而，由於電機材料的特性，降階模型對某些扭矩波動的預測結果可能與FEM結果存在一定的偏差。 這可以通過在帕雷托最優前沿選擇使用FEM結果來彌補。

針對不同工作條件下的電機設計優化問題， ODYSSEE 的機器學習方法能將FEM次數減少約87.0%（從1848次減少到240次），並且仍能保持較高的預測精度。 這樣的技術進步不僅顯著提高了電機設計的效率，也為未來的技術發展提供了新的可能性。 在全球追求低碳經濟和可持續發展的大背景下，這些技術的應用將變得越來越重要，並有望為相關行業帶來深遠的影響。

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ODYSSEE CAE

ODYSSEE CAE 藉由即時回答複雜的工程問題來擴增你的知識，若沒有 ODYSSEE CAE 可能需要數百小時來做模擬和分析。 只要一些先前做過的CAE模擬， ODYSSEE 可以即時預測、最佳化和穩健的產出準確的結果。 ODYSSEE CAE 生產完整時程的歷史輸出，包含完整的CAE分析，有詳細的後處理結果。

ODYSSEE CAE is an innovative platform for engineers that integrates machine learning, artificial intelligence, reduced order modelling, and design optimisation into workflows. It enables cost-efficient digital twin creation through real-time predictive modelling and optimisation by leveraging CAE simulation and physical test data. With minimal prior simulations, ODYSSEE CAE can quickly generate accurate results (with deformation, stresses, …) and full-time history outputs.

ODYSSEE A-Eye

使用以影像為基礎的機器學習，為任何產業提供即時預測和優化。

ODYSSEE-A-Eye 使用影像為基礎的預測或基於 CAD 幾何 (STEP) 為生產/非工程師建立專用的客製化。

ODYSSEE A-Eye is a machine learning solution for accelerating product design and development through image and CAD-based learning. Using images, CAD and sensor data as inputs, ODYSSEE A-Eye creates customised AI applications that predict output responses and field data. This enables designers and production technicians to explore the design space thoroughly and design next-generation products efficiently without excessive computing time and cost.

ODYSSEE 為 工 程 、 製 造 和 質 量 提 供 實 時 解 決 方 案，包 括 以 下 功 能：

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機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE 應用領域如下：

• 計算流體力學
• 結構仿真
• 材料
• 聲學設計
• 系統動力學
• 自動駕駛
• 製造工藝

補充說明：

AI 人工智慧 (Artificial Intelligence) 是指通過電腦系統模擬人類智能的技術。AI 包括能夠進行推理、學習、理解自然語言、解決問題、感知環境並做出決策的系統。

ML 機器學習 (Machine Learning) 是 AI 的一個子領域，專注於通過數據進行學習，無需特定編程來完成特定任務。ML 的系統會通過大量數據進行訓練，識別其中的模式，並基於學到的模式進行預測或決策。

AI 和 ML 的區別：

• AI 是一個廣泛的領域，涵蓋了模仿人類智能的各種技術和方法。
• ML 是實現 AI 的方法之一，利用數據訓練模型，通過學習改進系統的表現。

ODYSSEE 應用:

• 延 伸 閱 讀 

• ODYSSEE幫助臨床醫學最佳化3D列印矯正鞋墊
• 變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
• 機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE
• ODYSSEE 以CAE為中心的AI/ML創新平台

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生物力學 及 應用實驗室 Laboratory of Biomechanics and Application (LBA) 專 注 於 虛擬人體 (Virtual Human) 的 研 究 ，虛擬人體 在 創傷研究 與 預防 、 診斷改進 以 及 外科手術技術 提 升 方 面 具 有 多 種 實 際 應 用 。透 過 多 尺 度 分 析，可 以 對 組織、肢體、身體部位 或 完整人體模型 進 行 虛擬測試。

生物力學與應用實驗室由古斯塔夫·艾菲爾大學 (Université Gustave Eiffel’s) 的運輸、健康與安全部（簡稱IFSTTAR）與艾克斯-馬賽醫學院 (Aix-Marseille Faculty of Medicine) 共同組成的研究單位。 該實驗室採取多學科方法，結合工程與醫學科學專業知識，專注於人體衝擊力學的研究。 LBA致力於設計虛擬測試工具與人體模型，以實現他們的「虛擬人體」願景，他們的應用研究已在臨床與外科手術領域以及運輸安全方面產生了實際影響。 LBA位於法國馬賽北部的健康中心，設在醫學院內，並擁有39名合作研究人員。

(行走步伐周期的四個階段, Wallace et al. 2018)

挑 戰

由LBA所創建的虛擬人體和肢體模型在創傷預防分析和臨床應用方面具有實際的價值。 LBA開發的足部肢體模型已應用於新興醫療領域，例如最佳化的矯形鞋墊，這些鞋墊可以在診所中輕鬆並快速地由3D列印製造出來。 LBA使用多達七種不同的工程軟體來全面模擬現實中的步態動力學。 患者足部的數位孿生模型可以用來深入了解如何針對患者的具體需求改進鞋墊。 調整過的定制鞋墊將最大化鞋墊的預期效果並提升患者的舒適度。 目前的足部模型需要耗費大量時間才能準確呈現鞋墊的影響。 LBA利用ODYSSEE CAE使其綜合足部模型能夠提供臨床足病醫師所需的即時且易於理解的結果反饋。

解 決 方 案

ODYSSEE幫助臨床醫學最佳化3D列印矯正鞋墊

LBA的足部模型提供了對患者步態的全面分析，步態動力學的分析通過將步態分為四個階段進行，並考慮由骨骼、軟性足底組織、皮膚組織、韌帶、關節位置、關節剛度以及地面特性等不同屬性所引起的細節。 足部和鞋墊模型的參數根據患者足部的測量結果進行了調整，使得該足部模型能夠成為患者的數位孿生，模擬各種足部形狀、步態和行走模式。 ODYSSEE CAE 通過對原始足部模型進行三十次模擬，創建了一個簡化模型，該模型可以適應任何足部形狀，並準確再現患者的步態動力學。 對簡化模型的敏感性研究顯示了對步態影響最大的參數。 ODYSSEE CAE 能夠利用簡化模型生成近乎即時的反饋，提高了模型對臨床醫生的實用性，並已經開始被部分足病醫師所使用在臨床病例上。

“It is now actually used by podiatrists that are already clients to the company that was partly funding the study.”  —– 研究員Dr. Michel Behr

(此圖顯示了步態過程中壓力中心的移動軌跡：左側的線條顯示出足部內翻的趨勢，而右側的線條則顯示出足部外翻的趨勢)

即時反饋系統 協 助 足病醫師 為 患 者 提 供 最 好 的 護 理 。 與 求解完整模型 所 需 的 四 小 時 相 比 ，ODYSSEE CAE 的 簡 化 足部模型 能 夠 在 不 到 一 秒 鐘 內 準 確 預 測 綜合模型 的 動態響應 。

(模型結果顯示出步態週期中，足尖離地階段足部對外的壓力分佈)

簡化模型 的 預 測 結 果 與 原 始 模 型 中 觀 察 到 的 壓力中心 位 移 非 常 接 近 。 數 位 化 匹 配 不 同 鞋墊設計 至 患 者 足 部 並 即 時 觀 察 效 果 ，使 得 設 計 優 化 變 得 快 速 且 高 效 ，以 最 大 化 預 期 的 醫 療 效 果 。 定制鞋墊 可 以 通 過 不 同 的 材 料、局 部 密 度 和 幾 何 形 狀 進 行 優 化 ， 以 滿 足 不 同 患 者 的 需 求。

ODYSSEE CAE 的簡化足部模型能夠在不到一秒鐘內準確預測綜合模型的動態響應，而求解完整模型則需要四小時。

簡化模型 在 優 化 某 些 運 動 鞋 外 底 方 面 也 顯 示 出 良 好 的 前 景 ， 使 用 足部 和 鞋墊 ODYSSEE 數位孿生 模 型 的 另 一 個 優 勢 是 定制鞋墊 的 3D列印 更 加 方 便 。 ODYSSEE 的 CAE 即 時 預 測 分 析 突 顯 了 LBA 足部模型 的 實 際 應 用， 該 成 果 已 成 功 在 合 作 的 足 病 診 所 中 實 施 。

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ODYSSEE 為 工 程 、 製 造 和 質 量 提 供 實 時 解 決 方 案，包 括 以 下 功 能：

• 機器學習 AI
• 統計 、 數據挖掘 、 數據融合
• 優化 和 魯棒性
• 圖像識別 和 壓縮

機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE 應用領域如下：

• 計算流體力學
• 結構仿真
• 材料
• 聲學設計
• 系統動力學
• 自動駕駛
• 製造工藝

ODYSSEE 應用:

• 延 伸 閱 讀 

• 變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
• 機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE
• ODYSSEE 以CAE為中心的AI/ML創新平台

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變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計

隨著產業朝向可持續發展目標的大幅轉變，電氣化正顛覆汽車、航空等多個領域，並對能源的可再生與可持續利用提出了新需求。

這給傳動系統設計師帶來了新的挑戰，他們不僅要面對日益縮短的開發周期，還需不斷創新以保持競爭優勢。儘管計算機輔助工程（CAE）技術已有超過半個世紀的歷史，並且其增長保持在約１０％，但人工智慧（AI）和機器學習（ML）的增長卻呈現指數級，且其在傳動設計領域的價值才剛開始被探索。

AI (Artificial Intelligence,人工智慧) / ML (Machine Learning機器學習)有潛力大幅縮短多個產業的模擬週期，並提供先進工程流程的普及化，同時降低創新風險。我們正處於從由測試驗證模擬轉向由設計實驗（DoE）驅動的AI模型驗證模擬和測試的根本性轉變的邊緣。

本文的主要目的是引入一種解決當前Gear Box傳動系統設計師所面臨工程挑戰的方案。此方案利用 AI / ML 技術來優化 Romax 傳動設計，通過展示實際例子進行說明。

(Romax和ODYSSEE之間的工作流程)

變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計

Romax 與 ODYSSEE 的應用

Romax

是一種成熟的 CAE 工具，大範圍應用於 Gear Box傳動系統設計。 通過 Romax ，工程師能夠進行精確的齒輪設計和傳動系統的分析和優化。 然而，隨著 AI / ML技術的引入， Romax 的功能得到了進一步的增強。利用 AI / ML ，可以更快速地探索設計空間，識別最佳設計參數，從而提升設計效率和性能。 

(Romax齒輪箱設計軟體中的完整系統模擬方法)

ODYSSEE

ODYSSEE 平台則是 AI / ML 在工程領域應用的一個典範。 它提供了一套完整的工具來處理從數據管理到高效模擬的各個環節。 通過 ODYSSEE ，工程師能夠實現基於數據驅動的設計優化，利用機器學習算法來加速模擬過程，並確保設計結果的精確性和可靠性。

(ODYSSEE 基於人工智慧的全新創新方法)

變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計

實證方法與案例研究

案例研究一：齒輪微觀幾何優化

第１個例子是一項針對齒輪微觀幾何優化的小型研究，目的是降低齒輪副之間的傳動誤差。 這項研究證明了 AI / ML 結合 CAE 工具的準確性和有效性。 通過優化特定參數，顯著提高了性能指標，驗證了此方法的潛力。

(用於測試案例研究的Romax模型)

變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計

案例研究二：綜合傳動設計優化

第２個更全面的案例研究則探討了整個 Gear Box 傳動設計的優化。通過變更大量參數並對設計性能進行廣泛的標準評估，展示了 ODYSSEE ： AI / ML 增強的 CAE 流程的強大功能。 這次研究結合了基於物理的模擬與AI/ML算法，深入探索設計空間，得出了符合 Gear Box 嚴格性能和可持續性標準的齒輪設計最佳解決方案。

(各個績效標準均有所改善)

更廣泛的應用與未來潛力

本文討論的方法在多個產業的傳動設計與優化中有廣泛的應用前景。 透過 ODYSSEE ，結合 AI / ML 與 CAE 技術，可以更深入地探索設計可能性，更高效地實現多物理場優化，並確保製造的傳動系統符合模擬結果。 這不僅提高了產品質量，還大大縮短了開發時間，實現了先進技術的普及化。

結論

將 AI / ML 技術融入Gear Box傳動設計框架中，提供了應對當前工程挑戰的有效解決方案。通過實際例子所展示的證據為基礎方法，強調 ODYSSEE 技術變革領域的潛力。 AI / ML 技術的整合可以減少對深厚工程專業知識的依賴，加快並可靠地實現創新，推動 Romax 齒輪傳動設計乃至其他領域的重大進步。

補充說明

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變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE 

ODYSSEE 為 工 程 、 製 造 和 質 量 提 供 實 時 解 決 方 案，包 括 以 下 功 能：

• 機器學習 AI
• 統計 、 數據挖掘 、 數據融合
• 優化 和 魯棒性
• 圖像識別 和 壓縮

機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE 應用領域如下：

• 計算流體力學
• 結構仿真
• 材料
• 聲學設計
• 系統動力學
• 自動駕駛
• 製造工藝

ODYSSEE 應用:

Romax 可 以 做 什 麼 ?

變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE 

行 業 應 用 案 例 ：

    軌 道 交 通    

客 戶 需 求 ：

軸承供應商調查

Romax 所 提 供 的 服 務：

一列現代化柴油列車軸箱軸承失效問題不斷增加，引起了越來越多的關注。 Romax 工程師使用 優 化 模 擬 軟 體，基於對 軸箱軸承 和 齒輪箱 的深厚知識，通過三個關聯的工作包進行問題根源分析以及詳細高效的問題調查。

    可再生能源    

客 戶 需 求 ：

根據GL認證的要求，在指定載荷譜和極限工況下完成 耐久性 計算。

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

詳細的軸幾何尺寸，複雜的行星齒輪系統，花鍵聯結，有限元箱體模型和內部軸承細節。使用載荷分佈評估和選擇軸承，根據ISO標準計算壽命，調查和優化 預緊力 、 遊隙 、 錯位量 、 軸承 內部幾何資訊和 潤滑 狀況。Romax 生成的報告中 耐久性 滿足GL要求。報告允許供應商在該風機中使用它們的軸承產品。

    重 載 車 輛    

客 戶 需 求 ：

審核中型卡車 變速器 ，評估低成本供應商的軸承

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

使用 Romax 軟體的全系統方法詳細分析所選軸承類型； Romax 在軸承潛在供應商審核過程中提供支援。基於完整 齒輪箱 系統分析完成 軸承選型 和 優化 。評估預緊力、錯位量、潤滑油和量產變差，鑒別軸承性能的關鍵影響因素。

    汽 車 行 業    

客 戶 需 求 ：

某大型歐洲汽車製造商需要改進 變速器 設計，使製造流程更具魯棒性。裝配過程中產生的結構變形導致 軸承預緊量 發生變化，需分析和優化軸承預緊量變化產生的系統影響。

Romax 所 提 供 的 服 務 ：

Romax 快速的建模 和 分析 功能可以將 齒輪 、 軸 、 軸承 和 箱體 集成到單一的 齒輪箱 模型中，預測各個零部件之間的 相互耦合 作用。通過使用 Romax 軟體對 變速器 進行整體系統優化，充分考慮所有零部件之間的相互影響，分析 電機定子 與 齒輪箱 殼體之間的配合以及箱體變形及其對 齒輪 和 軸承 的影響，最終幫助該汽車製造商優化了製造工藝，成功降低製造成本並進一步提高產品品質。

變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE 

• 延 伸 閱 讀 

• 2023 Romax新能源車輛電驅動研討會圓滿落幕

• 2023 Romax 新能源車輛電驅動研討會

• Romax DT 2022新版功能於 齒輪軸承 應用之介紹

• Hexagon | Romax 軸承 解決方案

• 新版 Romax 2021.1 發布:更貼近軸承、齒輪製造的設計方案

• 電機傳動系統工程，最完整的模擬平台

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