Ansys推出全新2025 R2版本 整合AI助理提升模擬效率

Ansys Engineering Copilot是一款全新多功能虛擬AI助理,現已整合至Ansys產品中,使用者可透過一鍵存取Ansys使用者介面(UI)中,超過50年的模擬專業知識、學習資源及AI驅動的支援服務。 共有七款Ansys產品內建稱為AI+的人工智慧功能,可讓模擬更簡單、更快速且更容易存取,包括專為提升軌道準確度的全新Ansys...
2025 年 08 月 01 日

巴斯夫Ultrasim結合Moldex3D發揮最大效益

德國巴斯夫(BASF)集團致力於為客戶提供創新的解決方案,旗下所開發的Ultrasim便是其一,透過結合製程模擬及結構分析軟體,提供使用者一個獨特的整合模擬工作流程。巴斯夫大中華區的CAE經理金晶分享在Ultrasim的模擬工作流程中整合Moldex3D與ANSA...
2024 年 07 月 12 日

Moldex3D模流軟體助攻微透鏡陣列成型技術

為了解決傳統透鏡多組鏡片的厚度問題,因而開發出具有輕薄、多功能和陣列特性的微透鏡。有別於以往使用扇形澆口製作微透鏡陣列,以下所述案例開發出快速、均勻且具備良好光學性質之微透鏡陣列成型製程。藉由利用Mo...
2024 年 06 月 19 日

Moldex3D宣布2024年重要更新/亮點

隨著低碳與循環經濟成為未來產業發展的目標,塑膠產業正面臨嶄新競爭時代。相對於傳統金屬材料,塑膠更能靈活應對產業需求,包括輕量化、節能環保、低製造成本、設計靈活性和性能標準。Moldex3D 2024為此應運而生,致力於提供先進模擬解決方案,能輕鬆掌握各種複雜製程,搭配Moldiverse雲平台服務,從設計端開始優化生產流程,是實現創新和高效的必備工具。Moldex3D近期宣布該公司2024的重要更新及亮點。 妥善使用模流軟體,能在設計新產品時,找出潛在設計缺陷與最佳解決方案,實現低製造成本、設計靈活性、輕量化和安全性提高等四大優勢。Moldex3D...
2024 年 03 月 19 日

Moldex3D攜手信越/M.R. Mold & Engineering解決LSR成型挑戰

零組件的有效開發日益依賴模擬技術,將資源投入精準的早期設計模擬,不僅能減少原型階段的迭代循環,簡化整體模具驗證流程,更可節省大量成本。Moldex3D近期攜手美國信越矽膠公司(Shin Etsu Silicones...
2024 年 01 月 31 日

Ansys/Humanetics深入合作以提升人類安全

Ansys宣布已達成最終協議,將從於2018年首次投資Humanetics的全球私募股權公司Bridgepoint,收購Humanetics的少數股權。交易須遵守慣例的結算條件,並獲得必要的監管批准。 Humanetics是一家提供實體和數位人類安全系統及感測器技術業者。在現有合作關係的基礎上,兩家公司將共同加強人類的安全工程生態系統,並藉由將物理和虛擬安全解決方案與數位分身相結合,幫助推動產業向前發展。 Humanetics是人體測試裝置(Anthropomorphic...
2024 年 01 月 30 日

Ansys正式推出SaaS應用程式SimAI

Ansys宣布推出基於人工智慧(AI)的最新技術Ansys SimAI,為一種不限於物理科學的軟體即服務(SaaS)應用程式,將Ansys模擬的準確預測性與生成AI的速度相結合。新的解決方案不僅支援開放的生態系,還能在幾分鐘內預測效能,透過直觀的界面和流程實現模擬普及化。 由於更為複雜的產品和更短的上市時間,提高生產效率而不犧牲精準度的工程軟體解決方案的需求大幅增長。簡而言之,當今的公司已經沒有時間等待和觀望。透過將先進的生成式AI與模擬融入設計流程,用戶可以重新定義現有流程並從中獲取更多價值,以滿足動態市場的需求。Ansys最新的AI解決方案以高速運行,可加快研究與開發、縮短產品開發週期,並透過提供廣闊的設計探索機會來促進人類創造力。 Ansys...
2024 年 01 月 18 日

混合分析打造高精度數位分身(1)

混合數位分身(Hybrid Digital Twin)運用混合分析技術結合物理和數據,能夠善用兩者優勢提升數位分身準確度。 混合數位分身(Hybrid Digital Twin)是一種結合物理和數據的數位分身。換句話說,混合數位分身不僅僅只依賴模擬或者機器學習(ML)單獨進行,而是萃取這兩種方法的精華與優勢來利用系統所有可用知識。工程領域負責提供物理模型,而數據為該模型提供了新的見解。結合物理和數據技術之方法,稱為混合分析技術(圖1)。透過相關工具可以善用此技術提升數位分身精準度,例如Ansys...
2023 年 06 月 27 日

混合分析打造高精度數位分身(2)

混合數位分身(Hybrid Digital Twin)運用混合分析技術結合物理和數據,能夠善用兩者優勢提升數位分身準確度。 (承前文)圖2展示融合殘差的建模的過程,即使用物理學模型預測和實驗資料作為兩個主要的資料來源。 圖2 融合殘差建模過程 這種方法的一大優點是,無論對於物理行為掌握了多少,藉由數據資料都可以幫助模擬未知或誤解的效應而留下的剩餘部分,也就是殘差數據。值得注意的是,模型的融合部分不會解釋缺失的內容,但與分身輸出結合使用時,確實可以提供更準確的預測。透過這種方式,不確定性被限制在未知的行為部分,增加機器學習元素不會使任何東西受到損失。 以這種方式使用融合模型,機器學習可以在保留已知物理現象的情況下進行。本質上,可以構建融合殘差模型來彌補極度糟糕的物理模型。在這些情況下,融合模型更像是資料模型,就像其他資料模型一樣,底層的物理學可能會被掩蓋或丟失。儘管如此,在這種情況下,不太好的物理模型仍至少可以對機器學習部分提供一些約束。 用於改善已經提供良好準確度,但缺少約10%的模型時,融合殘差建模能夠真正發揮作用。在這種情況下,融合模型可能無法完全解釋小殘差的物理現象,但系統的主要物理效應在物理分身中完全保留,並且可以輕鬆存取。 融合建模:多精度回歸 融合建模的另一個應用是多精度迴歸(Multifidelity...
2023 年 06 月 27 日

Ansys全新一站式服務平台簡化開發流程

為實現致力於模擬民主化的承諾,Ansys宣布推出Ansys Developer Portal網站,使取得開發者工具更加容易。新的數位使用園地將更有效地實現Ansys的生態系,並將用戶和Ansys在所有模擬領域的專家真正的串聯起來。 Ansys...
2023 年 05 月 02 日

Ansys模擬方案推動汽車電氣化趨勢

關於汽車是否要電動化的爭論已經結束。所有主要的原廠委託製造商都已宣布他們將在幾年內實現全電動化。在全球範圍內的車商,都設定了非常積極的戰略來實現這些有遠見的目標。這反映在供應商對電氣化投資的承諾上,儘管內燃機是他們利潤的重要組成部分。 由於這種電氣化推動,汽車市場正在經歷巨大的變革。三巨頭仍然是福特、通用汽車和斯泰蘭蒂斯;然而,隨著向電氣化的轉變,其他汽車廠牌嶄露頭角,像是路西德汽車、Rivian和特斯拉雖只是新興公司,但透過他們產業中日益增長的影響力,正在挑戰和改變我們對電動汽車技術的看法。 所有原廠委託製造商都面臨著設計週期方面的巨大挑戰,因為電動汽車的週期比以前短得多。如今,許多電動汽車新創公司在18個月內發表新車,或者12個月為了新年的發布週期。對於仍以更傳統的週期運作的原廠委託製造商而言,一切都需要加快速度。為了迎頭趕上,他們在從內燃機轉向電動汽車製造時面臨著新的設計、重組、人員和生產挑戰。 在影響電氣化的所有因素中,成本是最大的因素。該如何在降低生產車輛的成本並加快開發週期的同時,保持競爭中的領先地位,並讓產品更加可靠呢?來看到Ansys模擬軟體解決方案。可以肯定地說,幾乎汽車領域的每個人都相信數位工程和數位創新是必經之路。從規範到系統驗證,Ansys...
2023 年 01 月 18 日

ST推出具模擬功能晶片評估平台

意法半導體(ST)成功開發新的評估平台–SMPS@eDesign Studio,其運用Cadence OrCAD PSpice此成熟且廣泛被使用的軟體模擬技術,使客戶可以模擬意法半導體先進的類比和功率晶片。   SMPS@eDesign...
2010 年 04 月 21 日