历久弥新的设计利器:Creo12在更短时间内交付最佳设计

作者:王聪彬

从1987年的Pro/Engineer,到2010年演进为Creo,再到几个月前发布的Creo 12,PTC这款旗舰产品一路走来,见证了工业设计和制造的不断演进。它不仅是工具,更像工程师身边的得力助手,把创意和设计一步步变为现实。

可以说,Creo 12承载了PTC对下一阶段竞争逻辑的判断。PTC CAD部门总经理Brian Thompson发现企业现在最紧迫的议题不再是单纯的功能完善,而是如何缩短“上市时间”。 因此,Creo 12的全部发力点,都聚焦在帮助工程师以更智能、更快速工作这件事上。

PTC CAD部门总经理Brian Thompson

复合零件设计,让开发更快、更准、更创新

如果要用一句话来概括Creo 12的价值,那就是:帮助制造商在更短时间内交付最佳设计。Brian Thompson说道,Creo 12为团队提供了完全集成的设计、仿真和制造能力,简化了工作流程并提高了生产力。

在这一定位下,Creo 12带来了覆盖设计、仿真和制造的450多项由客户驱动的增强功能,支持工程师在产品开发周期的各个阶段工作。包括行业领先的复合材料设计工具、扩展的基于模型定义(MBD)功能,以及对增材和减材制造的高级支持等。

而在所有功能升级中,复合结构设计无疑解决方案是Creo 12最具突破性的亮点,使其在整个开发过程中实现了行业领先的保真度和精确度。工程师可以使用创新工具更高效地设计、仿真和制造复合零件,这些工具加快了从复合材料层到实体几何的创建,并支持关联的制造参考模型。例如跨区域合并层片,扩大了概念设计的灵活性并简化了工作流程。

现在Creo 12让复合组件能够在同一平台上完成设计、仿真、优化和制造,对于已经在使用复合零件的PTC客户来说,这意味着效率更高、精度更准,以及更强的创新能力。

这一价值在各行业中体现得尤为明显:曾经仅限于航空航天领域的复合材料,如今正在改变包括汽车、船舶、风能以及工业设备在内的各个行业的产品开发。工程师利用复合材料,通过调整织物类型、材料特性和层片方向,精确地定制零件性能。

除了复合材料,Creo 12还在多个领域持续提高创新性和可用性标准:从仿真、基于模型的定义、制造以及线束组件。更直观的界面与简化的工作流程,进一步提升了生产力,减少了工程师在日常任务中的摩擦。

Brian Thompson认为,工程师将受益于这些新的功能预设、从多实体零件创建平面装配的能力,以及与Windchill的增强集成。内置的“新功能”高亮和改进的工具提示确保用户能够快速采用新功能,充分释放该CAD解决方案的潜力。

跨平台协作,让设计、仿真、制造无缝衔接

大型制造企业正越来越关注如何在产品生命周期中,将工程与制造环节的设计数据紧密连接,加快产品上市速度。

Creo 12通过与Windchill的深度集成,使设计和制造团队能够无缝协作,从而提升组织的整体生产效率。同时,借助嵌入式Ansys仿真,工程师可以在设计工作流程中直接验证性能,减少对专业仿真团队的依赖,并缩短开发周期。

与许多不同行业的制造商一样,Hill Helicopters发现,PTC能够帮助他们克服最严峻的工程挑战。其通过PTC 的集成解决方案套件,Creo、Mathcad和Windchill,将其革命性的五座直升机设计愿景落地,满足市场上长期存在的需求。其中Creo提供先进的曲面建模、实时Ansys仿真、复合材料设计、基于模型定义以及CAM/CMM功能,实现直升机外形和动力系统的精确开发。

与此同时,软件即服务(SaaS)版本的Creo+也迎来了更新,提供基于云的协作和权限管理工具。它将经过验证的Creo性能与云交付的灵活性相结合,为用户带来现代化的SaaS CAD体验。

Creo+专为实时协作而设计,使多个团队成员能够安全地同时审查、探索和编辑设计,从而加速创新并减少延误。Brian Thompson指出,CAD管理员可利用云端的许可证管理、部署和遥测工具,简化系统管理与扩展。与此同时,Creo+与本地部署版本兼容,促进了跨团队和供应商的互动,让组织在互联环境中更高效、更智能地推进设计工作。

对于生成式AI的火爆,Brian Thompson也直言不讳,Creo正在基于模型的能力进一步提高了设计效率,促进了更深入的仿真集成,并加强了跨职能协作。这些创新共同帮助制造商更快、更敏捷、更自信地交付高质量产品。

PTC看到,塑造工程未来最具变革性的趋势之一,莫过于向基于模型的产品开发方式转变。通过超越传统二维方法,企业能够提高设计质量、加快产品上市速度,并为下一代技术奠定基础。领先的制造商已经看到了这一转变的好处,而如今,更广泛的市场也正加速采用这一方法,以释放生成式AI的全部潜力。

在这一趋势下,结构化的基于模型数据显得尤为关键。它不仅为AI引擎提供有意义的洞察,也支撑设计自动化的实现。与二维图纸不同,基于模型的设计能够捕捉关键设计意图,使更智能、由AI驱动的决策成为可能。

“基于模型的策略不仅带来了即时价值,也正成为推动产品开发下一波创新的催化剂。”Brian Thompson预言道。


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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