机器学习技术如何帮助工程师设计更好的产品

自20世纪50年代初以来，机器学习（ML）已经从播放一个简单的跳棋游戏，以极高的算法，帮助人类从预测喷气发动机的剩余使用寿命（RUL）到生产自动驾驶汽车。近年来，ML已允许公司自动检测到Powerlines的损坏，预测在线购买产品的最佳时间，甚至建立有效的欺诈检测系统，所有人都在加入我们的生活方便和安全。利用这些技术资本化并将它们纳入现有的Altair产品允许工程师以更聪明的方式工作，加快设计和生产时间。

在使用ML时，有许多技术可以为不同的问题提供不同的解决方案，当考虑如何在工程世界中使用ML时，理解不同的方法和方法是很重要的。在其最简单的组织中，有监督和无监督两大类，每一类都有自己的目标和用途。在这些方法的框架下，可以探索和优化一系列应用程序，以提供更快的工作流程、优化的设计和更准确的预测bob电竞官方。

虽然将此技术集合在工程领域相对较新，但Altair开始在此空间中跳跃，以便为其用户提供所需的工具。例如，采用CAD任务和3D设计。ML可以作为一个有力的工具来帮助这一学科，最终导致优化的制造方法和更准确的模拟方法。

当建立CAE/CAD模型时，能够搜索相似的形状可能非常有用。通过选择零件，现在可以搜索类似的形状Altair HyperWorks™，保存用户的时间和精力。进一步走一步，零件聚类将包含所有部分，并根据形状的相似性对它们进行聚类，允许用户查看构建中的所有聚类。

ML还可以帮助提高模拟的准确性。将ml纳入牵牛星AcuSolve™通过实现物理信息的数据驱动的ML模型，导致改善空气动力学预测。这在研究空气动力学流体与深神经网络（DNN）结合时，这产生了对流动分离的更准确预测。

通过将校正项附加到控制流体流程的方程并运行几个模拟以获得伴随优化来实现该过程，以获得训练数据。然后在生成的训练数据中识别关键学习功能，并用于训练和测试校正项的DNN模型。

实验（DOE）方法的设计允许工程师创建变量，响应和目标，以获得最佳的设计结果。当与传统的ML预测模型结合使用时，这导致预测的KPI。最近，ML方法和工程软件的进步使得能够使通往精确轮廓图的物理预测，实时表示在视觉上。

通过利用现场预测ML模型，工程师可以在设计不同的组件和零件时，在不使用求解器时，可以探索更多选项，从而节省时间和资源。这最终会产生更高的质量结果，然后可以用于在整个设计过程中进行更明智的决策。

在优化中，有时希望但不可能定义完全反映专家需求的约束。这可能导致设计不能正常工作。ML使用户能够建立主观的约束，以确保一个经过训练的设计能够复制专家的意见。例如，在汽车行业，这可能是一个巨大的优势。

在与Altair的一个主要客户合作的一个项目中，ML方法成功地用于创建受碰撞载荷作用的强化支架的概念设计。设计空间的抽样，以避免任何折叠模式后，与模式然后聚集更容易标记他们。

然后可以基于所需的形状来分类这些设计，并用于教导机器学习模型。通过这样做，可以在优化中结合专业偏好，从而导致更快的设计周期和改进的设计。

牵牛星DesignAI使团队能够通过使用现有的设计和模拟数据，以及扩展内部专业知识来开始增强产品设计。Altair DesignAI是一个可在Altair One上访问的本地云解决方案，可以帮助组织在产品开发过程中节bob电竞在线省时间和金钱。bob电竞在线Altair One允许用户快速找到并下载Altair和合作伙伴软件，以解决您的协作访问模拟和数据分析技术加上可扩展的高性能计算和云资源，所有在一个地方。

Altair解决方案和机器学习技术的这些进步使其能够以更有效的方式工作，更快地产生结果。通过结合基于物理、仿真驱动的设计和基于机器学习的ai驱动的设计，用户能够有效地识别高潜力的设计，并在开发周期的早期拒绝低潜力的设计。

我们的桌面预测分析和ML解决方案为拥有不同技能的人设计，帮助用户快速从数据中生成可操作的见解。快速构建预测性和规范性模型，轻松解释和量化数据中发现的见解。通过本地部署模型或将模型导出到通用业务智能(BI)工具，应用并共享这种见解。数据科学家依靠Altair高效地构建强大而富有洞察力的预测模型，以做出更好的业务决策。