新一代智能实时仿真软件ODYSSEE

CADLM公司简介与人工智能增强仿真技术


引言

CADLM公司，位于巴黎的心脏地带，是一家集中力量于数据分析与人工智能(AI)领域的研究与应用的创新企业。特别地，它们将AI技术应用于工程仿真、优化、以及工业可靠性的分析中，引领着技术发展的前沿，为复杂工程设计与优化问题提供了高效的解决方案。

AI在CAE仿真的革新




CADLM所推动的AI集成CAE仿真是一个革命性的实践。通过整合基于机器学习的模拟技术，它们能够从数据中吸收到理解和预测复杂响应，以及优化关键设计参数，从而极大地促进了快速反馈以及对复杂的工程设计难题的操作性。其核心产品，基于AI的实时参数化设计与优化解决策略软件包ODYSSEE，是一个强大的平台，集成有机器学习、数据处理、信号与图像处理能力、数据优化与融合，及其全面的系统灵敏度分析。

ODYSSEE智能CAE仿真引擎

作为全球智能CAE(计算机辅助工程)解决方案的领导者，ODYSSEE利用AI和机器学习技术，实现秒级的实时CAE仿真，支持从初期概念设计到优化与稳健性分析的全过程。创新的关键在于它能够有效从复杂的数学模型与数据挖掘中提取并整合有价值信息，针对复杂、高度非线性的响应（如碰撞、瞬态动力学、结构分析与CFD）提供高效、无需特定求解器支持的分析。这使得Posemanion能够在多个工程领域具有广泛的应用，从设计优化到物理域分解分析，均具备卓越的准确性和完整性。

机器学习在仿真中的作用

通过在CAE环境中引入机器学习，CADLM实现了一个彻底的变革，使之能够创建高效、准确的预测模型，摒弃了传统繁冗的(预演、求解、后处理)仿真流程，以及相关昂贵的分析成本。此外，将控制器/传感器提供的额外训练数据融合到这些模型中，为自动化系统构建和支持决策提供了可能，真正地实现了SimulationasaService（SimaaS）的愿景。

ASAP AI仿真解决方案

机器学习模型的降维路径，如Lunar一案所示，具体通过积分求解与机器学习的共同作用来实现。主要采用主成分分析（PCA）技术，PCA是一种多变量统计方法，广泛应用的降维策略之一，它通过正交转换将数据组转换为若干线性不相关的新坐标轴（称为主成分），从而有效优化数据结构，减少维度负担。PCA通过特征分解或奇异值分解来实现，能够在降维的同时最大限度保留数据变异性，显著提高分析效率。

应用案例概览

在研发的实践中，案例展示了基于机器学习的组件应力预测，以及针对后碰撞效应的理论模型建立。通过有限元分析（FEA）构建基本数值模型，辅以Lunar的降维方法提高运算效率，最终实现对复杂系统行为的准确预测，为电池包BSP约束下车辆前部结构优化问题提供理论背景分析和解决方案。

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