變速箱傳動設計中結合 Romax 與 ODYSSEE 的 AI / ML 技術，展示在齒輪微觀幾何優化和綜合傳動設計中的應用與成效，提升齒輪產品質量、縮短齒輪設計開發時間和普及先進工程技術方面的潛力。
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)
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 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)
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)
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。
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。
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。
AI (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。AI 具有多種應用，從語音識別、圖像處理、醫療診斷到自動駕駛等。
ML (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。ML 的應用包括自動駕駛、自然語言處理（如翻譯或語音識別）等。
AI 和 ML 的區別：
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