Modsim 前沿算法,推动模拟技术迈向新高度​

在当下内卷的市场环境中,提升研发效率和降低产品成本是每个制造业企业必须面对的问题,通过仿真分析在研发的前期提前对产品的性能进行预测是很多制造业企业的必备流程。但是随着技术革新和产品的日益复杂化,单一物理场和独立的CAE工具已经无法满足企业对于研发日益复杂产品的需求。

 

正因如此,达索系统基于MODSIM的设计仿真一体化解决方案,通过协作环境将仿真工具与管理流程统一,帮助企业提高研发效率,提升产品质量。MODSIM将结构工程师、仿真工程师和企业管理者紧密协作,提升产品质量,增强竞争力。

 

 

一、什么是Modsim

 

MODSIM(建模和仿真软件)是达索系统3DEXPERIENCE平台上的一个解决方案,集成了完整的CATIA和SIMULIA技术,为建模与仿真提供统一的用户界面和数据模型‌。主要用于产品开发的早期阶段,帮助设计工程师进行建模和仿真。MODSIM在3D EXPERIENCE平台上结合了完整的CATIA和SIMULIA技术,提供统一的用户界面和数据模型,从而加快产品开发速度并降低开发成本和风险‌。这是一个涉及创建系统、产品或技术的虚拟表示并通过模拟对其进行分析以预测其行为的过程。

 

MODSIM 广泛应用于工程、制造和国防等各个行业,以优化系统并降低故障风险。在达索系统产品组合中,MODSIM 用于创建现实系统、流程和产品的数字模型,并模拟它们在不同条件下的行为。

 

 

 

二、MODSIM的功能和优势

 

‌成本效益‌:MODSIM允许进行具有成本效益的实验和测试,比构建和测试物理原型便宜得多,有助于优化资源使用并降低开发成本‌;

 

‌降低风险‌:通过模拟复杂系统,可以识别潜在问题并在实施前进行测试,从而减少实际实施中的错误和风险‌;

改进理解‌:提供数据可视化和分析,帮助深入理解复杂系统,做出更好的决策并优化性能‌;‌

节省时间‌:模拟和测试多个场景可以节省时间并提高效率,特别适用于安全性和可靠性要求高的行业‌;

创新‌:允许研究人员和工程师探索新的想法和概念,测试和完善它们,促进创新‌

 

综上所说,MODSIM 是一款强大的工具,使研究人员和工程师能够对复杂系统进行建模和仿真。它广泛应用于工程、制造、国防和能源等各个行业,以优化系统并降低故障风险。MODSIM 提供了一种经济高效的方法来分析复杂系统的行为,帮助识别潜在问题并提高这些系统的整体性能。

 

 

三、MODSIM:开启未来设计范式的密码

 

仿真在设计流程的地位日益重要。但随着业务的深入和技术的迭代,新的问题也在涌现:仿真和设计如何打破彼此的壁垒,从彼此独立开展的活动成为合而为一的整体?

 

这无疑是各大企业都正在思考的问题。行业期待着一个全新的业务逻辑,将仿真置于设计的核心位置,即充分利用仿真技术来消除相关风险,将产品线性地推向市场(杜绝重复设计),并使这些产品如期运行,并具有预期的使用寿命。

 

从构思到报废再到循环再用,仿真如果能够在整个产品生命周期提供助力,降低风险、明确责任,以及节约成本,将会挖掘出产品更大的价值。只有当仿真摆脱孤岛式的传统模式并成为设计的核心内容时,才能充分发挥其潜力。

 

 

基于3DEXPERIENCE MODSIM建模仿真一体化策略,在前期产品开发领域,达索系统发布了专注于产品前期结构开发全新产品3DEXPERIENCE CATIA Concept Structure Engineer(3DE CATIA BSD),该产品不仅完全继承了CATIA SFE CONCEPT独立版工具的思想理念,且得到3DEXPERIENCE多专业在线协同开发平台、CATIA多专业多行业覆盖设计产品及SIMULIA多尺度多专业仿真产品的能力强力加持,是完全基于3DEXPERIENCE MODSIM建模仿真一体化理念的、从底层架构基于3DE CATIA几何内核全新打造的3DE CATIA模块,在建模技术、建模仿真一体化协作上有很多技术革新,并与3DE平台其它模块无缝搭配可形成一系列开发解决方案。企业可以通过这些方案进行高效的产品前期快速概念开发,产品多学科优化,产品减重等工作。

 

凯思软件,作为达索系统在中国的核心代理商。运用达索系统先进的技术和管理方法,为国内制造企业的研发生产提供专业的咨询、实施、二次开发、售后培训服务,是达索系统中国区专门致力于服务的专业代理商。公司发展近30年 ,成功服务超过500家的客户,近年来借助达索3DEXPERIENCE平台的设计、仿真、工艺、制造、协同等功能,成功助力高科技、工业设备等领域的行业冠军企业数字化转型。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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