融合数据分析与CAE仿真：Altair企业级AI平台

在当今的产品设计领域，数据分析已跃升为核心驱动力，其重要性不言而喻。通过深入剖析产品设计过程中产生的海量数据，设计师们能够精准把握市场趋势，做出基于事实的决策，进而优化产品设计，验证其性能表现，并准确预测用户行为。这一过程不仅显著提升了产品的质量和可靠性，还加速了产品迭代的步伐，确保了市场竞争力。

近年来，CAE仿真技术的崛起更是为产品设计与数据反馈的深度融合插上了翅膀。作为产品设计流程中不可或缺的一环，CAE仿真凭借其强大的模拟预测能力，使设计师能够在虚拟环境中对产品性能进行全面而深入的评估。从结构强度、流体动力学到热力学分析，CAE仿真技术覆盖了产品设计的多个关键维度，助力设计师在解决复杂问题、优化设计方案、控制成本与时间消耗等方面取得了显著成效。同时，CAE仿真还促进了设计过程的迭代优化，确保了产品从概念到量产的每一步都经过精心雕琢，最终呈现出卓越的性能和品质。

在汽车设计这一高度复杂且日新月异的行业中，CAE仿真技术展现出了其无与伦比的价值。该技术能够深入物理层面，对车辆的耐久性、优化设计、CFD（计算流体动力学）、热效率、碰撞安全性、NVH（噪声、振动与声振粗糙度）等多个关键领域进行高精度的模拟分析，并通过可视化的方式呈现数据，为汽车行业的技术进步和性能提升开辟了新路径。

Altair数据分析平台，特别是其企业级AI解决方案Altair® RapidMiner® Cloud，成为了连接CAE仿真与数据科学的桥梁。通过将仿真、试验与数据无缝融合，并将CAE工作流程深度嵌入数据科学流程之中，Altair平台实现了前所未有的创新。这意味着，设计师们无需从零开始构建物理模型，而是可以依托丰富的历史模型数据库，运用先进的算法快速生成预测结果。这一转变不仅极大地缩短了产品设计的开发周期，还使得在极短时间内进行高效预测、迅速获得深刻见解成为可能，为汽车行业的创新与发展注入了新的活力。

Altair 数据分析平台能够给用户提供以下几种帮助：

(1) 针对所有人，一个平台

根据你的能力、场景和生产力要求，以你想要的方式创作——增强数据科学、视觉拖放或编码。

(2) 真正的团队协作

通过可解释和可理解的模型和交互式应用程序，在可审计的环境中进行合作，防止信任的破坏，克服人工智能和机器学习缺乏流程的问题。

(3) 数字企业灵活性

无论数据来自哪里，也无论见解需要去哪里，一切都是安全的、易于分发的、可大规模使用的。

(4) 提升您的组织技能

RapidMiner Academy提供自定进度、基于角色的学习。卓越中心方法论改变了您在生产中如何可靠、可持续地使用数据和获取模型。

数据分析与CAE仿真融合的开发流程是如何实现的？首先我们需要建立一个网格模型，根据几何特征，厚度信息进行提取，比如可在HyperMesh中提取模型几何特征等参数，然后进行仿真或试验，得出结果文件，最终提取参数，把原始的仿真结果文件和抽取的参数特征并生成结构化表格文件，机器得到这些数据后进行模型的部署，完美地将新设计的某性能值预测出来，而这一系列的操作过程，是完全根据Altair 数据分析去完成的。

Altair 数据分析应用于车辆行业的各个范畴，CAE团队使用Altair的机器学习平台，为CAE响应获取ML驱动洞察力和预测，有效处理复杂且耗时/资源的用例，如行人碰撞、凹痕模拟、曲柄传动分析等。有了这种基于ML的早期设计见解和响应预测解决方案，可以节省大量时间和计算资源。

举个例子，利用Altair 数据分析与CAE仿真融合，模拟仿真行人保护HIC预测机制，

机器学习方法的核心就是把和HIC相关的模型参数理解、抽象、提取出来。

行人保护头部损伤指数HIC与下列参数直接相关：

l头部模型的质量，速度，角度

l发动机罩的长度，宽度，角度

l发动机罩外板厚度

l发动机罩内板厚度

l发动机罩外板，内部材料参数：屈服应力，拉伸应力，延伸率等

l每个碰撞点发动机罩外板和内板间的距离

l每个碰撞点发动机罩内部和硬点之间的距离

l结构的转动惯量参数（表征结构的刚度）

得到这些有效数据和参数以后，进行Altair 数据分析的机器就能进行数据探索，随后进行建模及部署，从而快速进行预测，得到相应的结果。

Altair数据分析平台，作为一款领先的企业级AI解决方案，集统一、端到端的数据科学处理能力、灵活的内部部署选项以及云原生智能特性于一身。该平台通过深度融合数据分析与CAE仿真技术，正引领着一场行业变革的潮流。这种融合不仅为各行各业的设计开发流程注入了前所未有的活力与创新力，还极大地推动了整体效率的飞跃，将产品创新与优化推向了新的高度。随着技术的不断进步和应用的日益广泛，可以预见，数据分析与CAE仿真的深度融合将成为推动各领域发展的核心动力之一。