本演讲聚焦汽车和交通运输行业的研发痛点，通过西门子+Altair 的集成仿真解决方案，依托 AI、数字主线与 CAE 新技术，实现多领域仿真大幅提速，以数字孪生赋能车企提效、降本、提质，加速数字化转型。

以 CFD 和结构为例，介绍奇瑞的开发和工程应用闭环效果，探讨仿真业务全流程全域 AI 应用发展策略

当前电驱系统 NVH 开发正面临多重挑战：产品开发周期不断缩短、问题机理复杂，同时还要确保大规模生产的一致性。针对这一行业痛点，星驱科技 NVH 团队积极探索创新路径，将 CAE 仿真分析、高精度试验测试与前沿人工智能技术深度融合，构建新一代智能化的 NVH 开发与解决方案。本报告将系统介绍我们在此领域的探索实践与阶段性成果。期待与各位行业专家共同探讨，携手推进电驱 NVH 开发技术迈向新高度。

新能源汽车行业持续变革，车企面临严峻的研发挑战：客户需求快速变化、产品多样性和复杂度越来越高、研发成本不断攀升。随着在研车型和配置日益增多，量产周期不断压缩，传统的物理测试、在环测试方案越来越力不从心。为应对挑战，越来越多的企业正在采用创新解决方案——将物理系统与可实时运行的数字模型充分结合、将人工智能技术与先进的试验分析算法充分结合，基于数实融合的方法，实现试验工程的数字化转型。试验团队需要不断适应，在产品研发环节，更快、更早、更智能地完成试验。

聚焦车型沙漠越野性能开发，针对模拟沙漠地形，完成基于离散元法的 EDEM-ADAMS 联合仿真解决方案。通过多球模型与物理属性标定构建高精度沙粒模型，结合实景搭建虚拟沙漠场景，实现车辆与沙地的联合仿真，为车型的越野性能开发和优化，提供了仿真技术支持。

本次演讲将介绍一种基于概念车身建模的集成化方法，它能客观地将整车性能目标层层分解，直至白车身（BIW）的具体目标。此外，该方法还能清晰地建立白车身设计标准与内饰车身性能之间的关联。

本研究针对传统一体压铸铝前机舱结构的轻量化需求，提出了一种基于拓扑优化与增材制造的结构重构方法。首先在 CATIA 中构建扩展设计空间并定义设计域与非设计域，随后在 HyperMesh 中完成网格划分，并利用 OptiStruct 以整车弯曲与扭转工况的加权柔度最小化为目标开展拓扑优化。通过对体积分数及成员尺寸等参数的优化，获得清晰的结构传力路径，并在 Altair Inspire 中进行逆向建模与结构重构。最终形成适用于3D 打印制造的前机舱结构方案，并在整车级模型中进行验证。结果表明，该结构在实现 23.59%质量减轻 的同时，弯曲刚度提升10.28%，扭转刚度提升27.46%。

本演讲以全面的电磁解决方案开始，从两个方面展开讨论。第一个重点是无线互连和系统级 EMC 挑战，以及如何在与需求紧密相连的协作环境中利用电磁仿真、人工 智能深度学习技术和线束工程来应对这些挑战。第二部分展示了结合系统建模、EDA 和3D 多物理仿真加速电力电子设备、电驱开发的新工作流程。

面向新能源汽车整车 EMC 开发中前期预测与分析能力提升需求，基于 Simcenter Feko 平台开展整车 EMC 仿真研究，主要包括 AI 整车抗扰仿真探索以及整车辐射仿真与测试拟合度研究。报告围绕典型整车 EMC 场景，分享相关仿真分析思路与应用实践，探讨整车抗扰与辐射问题的预测能力建设路径，为整车 EMC 仿真工程化应用提供参考。

电动垂直起降（eVTOL）概念为推进系统、能源管理、热特性、飞行性能及系统集成带来了全新挑战。在本次会议中，我们将介绍Simcenter 系统仿真如何通过开展推进、能源、热控及飞行性能的多域仿真，加速 eVTOL 产品研发。

全球航空航天市场正在强劲增长，预计到2035年将超过8000亿美元，而船舶市场正在迅速扩张，预计到2030年将达到1330亿美元。为了实现这样的增长，制造商需要确保安全的电磁操作，同时增加用户体验。本演示的重点是一个新的数字线程场景，组织使用它来加速电磁设备在产品设计和任务生命周期中的开发和增强操作。该场景基于一个工作流程，其中包括考虑人工智能深度学习技术的天线设计和天线布局、真实场景中的无线通信性能评估，以及系统级 EMC/EMI 合规性，其中电磁设计与系统平台联合，利用数字线程加快产品设计、开发和验证。

对于中-欧海上贸易而言，北极航线航程比传统的苏伊士运河航线缩短30%以上，这一优势促进了北极航线的商业化进程。对于冰区加强型极地船舶设计，最关键的问题之一是评估极地船舶在碎冰区的快速性和操纵性等航行性能，进而为极地船舶线型开发提供一套可靠的评估方法。考虑到碎冰区冰载荷和水动力的重要性，采用 CFD-DEM 耦合方法模拟冰水混合流场具有重要现实意义。本报告基于 STAR CCM+的 CFD-DEM 耦合方法，介绍碎冰航道极地船舶阻力预报数值模拟策略、自航预报模拟、浮冰区回转性模拟以及编队航行干扰模拟等研究成果。

对于一种由方柱、浮筒和网衣构成的具备自航能力的养殖工船阻力进行了研究。这种船型非流线形状产生的流动特点与常规船型完全不同，导致用于常规船舶的模型相似准则不再成立。与此同时，网衣的存在对模型试验和数值模拟均带来了挑战。多孔介质模型是解决这一问题的途径之一，然而多孔介质模型与多相流并不兼容，导致叠模使用难以避免。因此提出了一种真叠模阻力数值模拟方法，揭示了网衣与船体之间的有利干扰。此外，基于雷诺数无关性采用了傅汝德相似准则，并通过变缩尺比模型进行了验证。

结构疲劳特性是衡量飞机结构设计水平的重要指标之一，在机体结构抗疲劳设计和评定中起到至关重要的作用。随着计算机软、硬件技术的快速发展，基于全机精细有限元模型的分析技术正成为飞机结构疲劳强度分析方法研究的热点之一。全机精细模型采用较小的网格尺寸，尽量避免结构特征简化，以二维壳单元为主进行零件网格划分，各零件之间再通过连接单元组装成全机模型。利用全机精细模型，可以进行更加细致的虚拟仿真分析，发现机体结构设计薄弱部位，优化结构布置及细节设计，支持结构强度适航符合性验证试验及试飞排故，对降低民用飞机研制风险和验证成本具有重要的工程应用价值。本报告主要向大家介绍一下基于全机精细模型在飞机疲劳寿命预测方面做的一些创新型工作。

介绍基于 AMESim 软件的民机起落架收放系统、前轮转弯系统的仿真分析。

本研究针对恶劣海况下舰载机系留安全问题，基于西门子 Motion 搭建考虑航母运动、起落架缓冲器非线弹性-阻尼特性、系留索大变形的舰载机系留动力学模型。以功率谱函数模拟航母垂荡、纵摇、横摇运动，采用有限段离散法构建系留索多刚度阻尼模型，并联合 MATLAB 完成9系留索舰载机系留模型仿真。结果表明，舰载机相对甲板产生微小位移，且系留索载荷峰值为10⁵N量级，系留索方向向量决定舰载机运动敏感性。研究为舰载机系留系统设计提供参考，也验证了 Motion 在复杂耦合仿真中的工程价值。

报告解析机载雷达结构设计的三代范式演进，分享依托 Simcenter 系列软件打造的仿真前置寻优全新设计范式，重点介绍 Simsolid 无网格快速仿真技术在新范式中的实践应用，针对某型雷达导引头弹载平台的严酷振动环境，以及随机振动功率谱低宽带功率叠加多窄带高峰的特点，结合工程案例展现其搭建雷达整体计算模型、实现零件优化迭代，将仿真设计单次迭代时间从数天缩短至小时级的显著成效，印证其在提升设计效率、保障仿真精度、突破传统机载雷达结构设计局限中的核心工程价值。

本报告将介绍西门子端到端仿真人工智能工作流，围绕“生成、综合、应用、管理”框架，融合多学科分析优化、工作流自动化、降阶模型与几何深度学习等技术，构建智能化仿真流程。通过将仿真数据沉淀为可复用模型资产，并应用于求解加速、实时决策支持与设计优化，助力企业提升研发效率、加快创新迭代，释放仿真在产品开发全流程中的价值。

人工智能技术的全行业渗透，为传统仿真领域带来了转型升级的挑战与全新发展机遇。本报告阐述了欣旺达仿真团队对 AI 赋能仿真领域的核心认知与落地应用实践，旨在通过行业交流实现经验共享、技术互鉴，对标吸收行业先进成果，共同推动技术升级与产业发展。

本报告基于客户实际工程项目介绍如何利用 Simcenter ROM 提升电动汽车电池热设计的开发效率。基于 Simcenter STAR-CCM+ 的高保真仿真结果，Simcenter ROM 可在保留关键物理特性的同时，显著提升仿真速度。该方法能够更好地支持电池热设计的早期方案评估、系统级分析和复杂工况应用，帮助企业加快开发节奏，提升设计效率。

介绍人工智能在仿真优化领域的落地方案，大幅提升传统机器学习的拟合精度，使得多学科优化真正能够实现极致轻量化

分享金发科技构建数据驱动研发新范式，利用无网格技术与 AI 模型，实现汽车前端框架仿真提速与智能预测。

面向新型电力系统加速构建与工业 AI 深度赋能的时代趋势，电气装备研发正向着高集成化、快速迭代、全流程数字化方向转型升级。本报告聚焦西门子 Simcenter ROM AI 降阶技术在开关/线圈类设备温升快速预测、电力电子/储能产品热管理系统设计优化等场景的创新应用，以 AI 实现高保真热模型高效简化，大幅压缩仿真周期、提升设计效率、降低物理样机依赖，为电气装备高质量发展提供领先的数字化解决方案。

本次分享聚焦 AI 开发利器 RapidMiner 一体化平台，详解其机器学习模型端到端全链路能力，以及 GraphStudio 知识图谱与 LLM 深度融合的创新优势，助力企业高效落地智能应用。

随着工程仿真数据规模的不断增长，AI 技术为仿真数据价值的挖掘提供了新的可能。本报告将介绍基于 RapidMiner 平台的“仿真 + AI”技术流程，并结合工程实践案例，展示 AI 在仿真数据分析、NVH 性能预测、设计优化以及工程知识助手等方面的应用，探讨工程研发智能化的发展方向。

本次演讲主题围绕客户研发赋能展开，通过为客户攻克关键技术难题、推广专业研发软件，全面提升客户研发能力；同时与客户保持紧密联动，及时响应并解决软件使用及研发过程中的各类问题，以长期陪伴、持续陪跑的模式助力客户成长；此外依托二次开发与 AI 技术相结合的方式，破解客户研发工作繁琐难题、切实提升研发效率，全方位赋能客户研发提质增效

吉利全新一代混动变速器开发过程中的 AI 应用案例分享。

1、在传统径向磁通电机的开发应用中完成Test.Lab试验测试故障诊断→Simcenter3D 仿真找思路解决问题→加工样件试验验证等全流程 NVH 开发。

2、使用 Simcenter 3D 进行轴向磁通电机开发并在前期设计过程中识别到 NVH 风险并提出优化建议

基于 Simcenter3D 和 Heeds 软件对电机定子系统进行智能逆向标定，快速得到满足仿真精度的最佳方案，以支持后续电机振动噪声计算。

Through practical examples, I will be showcased how this methodology supports:

• Faster concept development and refinement
• Reduction of simulation lead times
• Increased design confidence through iterative validation
• Enhanced collaboration between design and simulation teams

A workflow represents a shift toward more agile, simulation-driven product development, enabling faster innovation cycles and improved efficiency.

介绍使用 NVHD 开发工具进行路噪性能仿真的流程并剖析工具链在广汽自主品牌路噪 NVH 开发领域的典型应用案例。

针对轻型商用车结构开发中安全性、舒适性与轻量化相互制约的行业难题，本研究提出一套多目标协同优化方法。以郑州日产某量产车型为载体，集成结构耐撞性、NVH 性能与强度耐久等关键性能，通过仿真与试验的闭环验证，实现了性能提升与重量优化的双重目标。研究成果已成功应用于量产车型，为同类车型的开发提供了可复用的技术路径。

轨道交通电气装置的行业需求与背景、结构力学、刚强度分析和疲劳仿真和典型案例分析

随着测试数据量与类型的增长，必须建立严谨的数据治理与生命周期管理机制以维持数据集的长期价值。Simcenter Testlab Workflow Automation（TWA）可作为技术实现手段：通过在数据采集后自动检索、预处理、后处理、校验并发布新数据，将测试人员从大量的重复性工作中解放出来，确保测试工作的智能高效，以应对快速的产品迭代周期。

本议题将介绍西门子 Simcenter 集成性能工作流如何结合多学科仿真优化与人工智能技术，助力消费品与医疗器械企业构建覆盖需求开发、概念设计、系统仿真、子系统开发验证及系统集成测试的端到端研发体系。通过仿真赋能研发全过程，企业可提升研发效率、优化产品性能，并推动跨学科协同与研发流程管理升级。

主动降噪、声学超材料等前沿声学技术在学术界实现了快速发展，凭借远超传统方案的优异降噪性能，正逐步成为工业界重点关注的新兴方向。然而在实际产品工程化落地的过程中，受复杂应用环境、传统设计方法等因素的限制，不少前沿技术尚未充分发挥其预期降噪效能。本次报告将聚焦家电应用领域，围绕如何借助西门子Simcenter 3D 声学仿真平台与HEEDS 参数优化工具，深度探索并解决声学超材料产业化应用中的实际痛点，希望能为各位同仁带来有价值的思路参考与技术启发。

本报告将结合爱玛在电动两轮车研发中的实践，介绍基于 HyperWorks 开展多学科仿真与性能优化的应用，涵盖结构仿真、车辆动力学、NVH 开发等关键领域，展示仿真技术在整车性能协同优化中的价值。通过仿真驱动设计，爱玛持续提升产品质量与可靠性，加快研发迭代，并探索仿真与人工智能结合在电动车设计优化中的创新应用。

本报告将介绍西门子端到端仿真人工智能工作流，围绕“生成、综合、应用、管理”框架，融合多学科分析优化、工作流自动化、降阶模型与几何深度学习等技术，构建智能化仿真流程。通过将仿真数据沉淀为可复用模型资产，并应用于求解加速、实时决策支持与设计优化，助力企业提升研发效率、加快创新迭代，释放仿真在产品开发全流程中的价值。

本议题将围绕 GPU 加速技术在 STAR-CCM+ 中的应用，介绍其如何显著提升冰箱热流体仿真效率，缩短计算周期，加快设计迭代，并助力研发团队在性能优化、能效提升和开发流程协同方面实现更高效的创新突破。

松下电器的商品品类众多，横跨制冷空调，家电、电工、能源等多个事业领域。为了松下事业的更好发展，必须搭建数字化仿真平台作为基盘技术，支撑松下电器从部件-机器-系统解决方案等多个层面商品的高质量高效率的开发。

因此，我们构筑了从一维仿真自研软件到利用商业软件三维仿真的全系列仿真技术平台，并将仿真技术与商品研发过程紧密结合起来，助力于高效商品研发流程。

依托计算流体力学（CFD）技术，破解冰箱风道噪音的生成机理，精准定位噪音源，提出科学可行的降噪优化方案，为研发设计提供指导，降低风道噪音，助力产品向静音化升级。

本次演讲基于 Simcenter Testlab，以某型号空调机组的典型运行声音为研究对象，介绍从声音采集、音频筛选、听审流程创建到数据后处理的完整主观评价方法，并得到相应的噪声烦恼度。同时结合客观声品质指标计算心理声学烦恼度，对主客观结果进行对比分析。研究表明，两者具有良好一致性，可为暖通产品的声品质开发提供参考。

本报告将介绍西门子 Simcenter 如何助力医疗器械与制药研发创新提效，依托流体、结构、热、声学、电磁等多物理场分析能力，Simcenter 可帮助企业提升产品性能、优化工艺与设备设计、降低试验成本，并结合虚拟药品制造等数字化应用，加快研发流程优化与创新体系升级。

Join this session to explore the engineering scenarios jointly delivered by Altair and Siemens to address key challenges in battery electro thermal development, structural and mechanical performance, and production.

We will highlight how the combined solutions help accelerate time to market, meet regulatory requirements, support innovation in new cell technologies, and ensure lifetime performance.

This session will provide an overview of these scenarios and demonstrate how comprehensive physics based models and Engineering AI solutions from Altair and Siemens come together to tackle these challenges.

通过 STAR-CCM+助力补能，在激励的竞争环境下，完成电池热管理技术的虚拟演进及协同。

锂离子电池的性能不仅取决于材料和设计上的创新，还与制造工艺的进步息息相关，通过对制造工艺进行仿真，可以对产线良率、极片结构、电池性能等有显著的帮助。

基于 STAR-CCM+ 开展电池包直冷仿真与对标：构建三维流热耦合模型，覆盖电芯产热、冷媒相变换热与边界匹配；

网格分区加密并验证收敛性；对标液冷方案，在快充 / 高速等极限工况下对比温度分布、温差及换热效率。结果显示直冷可降低电池峰值温约 10%–16%，均温性更优，为结构与控制策略优化提供量化依据。

目前特高压换流变压器正在广泛开展数字孪生体建设，旨在实现设备运行状态的实时监测、分析以及故障反演，提高设备的可靠性和效率，降低运营成本，辅助工程师快速定位和解决问题，提高维修效率，初步实现直流设备管理数字化转型。多物理场仿真技术是设备数字孪生的 “机理大脑”，通过电磁 — 热 — 流体 — 结构等多场耦合计算，补齐实测数据盲区，实现设备内部状态可视、故障可预、性能可优，是高可靠、智能化数字孪生系统的核心技术支撑。

介绍 PhysicsAI 在模态仿真中的替代模型，数据闭环与工程提效实践。

将机器学习人工智能理念应用于电力设备研发、工程领域过程中，将电力设备遇到的电、磁、热、力以及工艺等专业技术转化为可以被量化数学模型，让计算机程序去学习各种研究目的下数学模型变化规律，进而提前预知规律的情况下进行智能方案选取。

金发科技分享 AI 融合多物理场仿真，通过材料本构智能重构与结构协同寻优，重塑材料卡片开发和散热结构设计新范式。

以储能集装箱热管理系统设计验证为目标的热仿真模型开发过程，包括：

1.从电芯级到 PACK 级，再到集装箱级的模型建立与标定过程。

2.以大规模储能系统仿真为目标的模型降阶方法以及基于 Python 脚本的自动化仿真流程。

详细了解最新和即将推出的Simcenter Amesim在汽车和交通领域的功能，包括人工智能如何革新仿真工程师的工作。

Get a detailed walk through the latest and upcoming Simcenter Amesim capabilities for automotive and transportation, including how AI is revolutionizing the work of simulation engineers.

目前全球轨道交通行业一般按 IEC61373规定的高斯振动方法进行试验，但某些特殊场景呈现明显超高斯振动特性，这与标准高斯振动存在显著差异。为此，围绕车载装备超高斯加速振动试验这一核心问题，本报告从超高斯振动数据归纳、超高斯加速振动模型、超高斯振动台设计、超高斯振动传递特性和可靠性定量评估等方面进行研究，并提出了系统解决方案。

1. 算力重构仿真效率：GPU 加速 CFD 工程实践；
2. 突破仿真瓶颈：基于 GPU 的 STAR-CCM+高效计算方案。

基于西门子 amesim heeds 以及 rom 工具链，探索复杂热管理系统控制策略的最佳优化方案

1）Simsolid 总体介绍

2）Simsolid 用户界面介绍

3）Simsolid 快速仿真流程展示

1）装配体连接处理

2）静力学分析与精度收敛性验证

3）模态与动力学分析

1）电池包自动建模技术

2）储能系统早期设计及能耗与寿命评估

3）电池热电耦合模型混合降阶方法

1）电芯热失控触发及热扩散仿真，基于化学反应及颗粒物喷射

2）电池包热扩散仿真，基于 ARC 试验及单步总包反应

1）NX 与 Hypermesh/Simlab 数据互通及跨软件协同建模

2）模型复用+智能中面网格赋能注塑件中面网格高效划分

3）Simlab 铸造件四面体网格自动化快速生成

1）Python 二次开发：HyperMesh/Simlab 流程定制与批量提效

2）智能 Agent 驱动：HyperMesh/HyperView 自动化执行与流程闭环

1、Simcenter AI 总体介绍

2、AI 仿真流程自动化及设计空间探索

* 数据生成、多学科设计优化及数据挖掘：Simcenter HEEDS

* 利用 AI 加速优化： AI Simulation Predictor

3、 AI 加速设计仿真流程

* 几何深度学习：基于 CAD 或网格快速预测三维云图

* 通用数据降阶：基于数据的快速仿真

1）机电一体化仿真概述

2）Amesim+Simcenter 3D 耦合仿真实例

* Amesim机电一体化建模

* Simcenter 3D 机构和柔性体建模

* 1D+3D 机电一体化耦合

3）1D+3D 机电一体化虚拟调试

4）虚拟调试实例

* 模型在环

* 硬件在环

1）复杂结构快速仿真

2）仿真精度的改善

3）案例展示

1）优化基础介绍

2）优化设置

3）优化结果解读

4）优化结果几何重构

5）优化案例展示

（机械载荷导致热失控风险评估）

1） BDI 方法介绍

2） BDI 流程培训

1） 电池包框架拓扑优化

2） 框架截面优化

3） 参数优化

1）HyperMesh 生成 Feko 高频电磁网格的应用技巧

2）Feko 新功能与新技术(新迭代求解技术、吸波涂层、4D 雷达后处理技术等）

3）Feko 天线布局与电磁散射仿真流程和进阶

4）基于特征面技术的天线罩电磁散射与辐射分析

1）4G/5G/WiFi 空口定义&卫星等台站部署

2）车载天线的方向图准备

3）城市或野外场景的建模

4）雷达参数定义与行驶/飞行路径

5）电波传播与无线通信仿真及动态结果呈现

6）基于 RapidMiner-AI 技术赋能提升仿真效率

欧拉框架和 SPH 光滑粒子流模型介绍：流体体积（VOF)、 混合多相流（MMP）、两相热力学平衡（TPTE）、 液膜和拉格朗日多相流（LMP）功能及应用场景。

1）基于 SPH 模型涉水分析案例操作

2）基于 TPTE 模型冷却板相变散热计算操作

1: 智能数据抽取 - Monarch

基于自定义规则，从半结构化仿真结果文件中自动提取并清洗数据。

2: 模型基础与理论精讲 - 原厂权威教材

系统学习机器学习核心原理，掌握模型构建与调优的理论基础。

3: 自动机器学习建模 - AI Studio

借助 AutoML 工具，自动化完成特征工程、模型训练、超参优化与评估，大幅提升建模效率。

4: 全生命周期模型运维 - AI Hub

提供模型一键部署、版本控制、性能监控与持续迭代的完整管理流程。

5: 知识图谱构建 - Graph Studio

将结构化数据快速转化为知识图谱，支持路径分析与业务洞察。

数据透视表（Pivot Table）、显示布局（Display Layout）、数据查询（Data Query）等

流程式分析（Process Designer）、数据的自动检查和验证、FFT 分析、阶次分析、扭振分析等

1）AI 训练数据的获取、验证、特征提取和管理

2）AI 神经网络的训练、验证和部署应用

1）实际工程应用案例介绍

2）AI 技术应用的最新发展趋势

1）声品质客观指标（SQ Metrics）

2）声音主观评价（Audio Replay&Filter）

1）Geometry 几何建模：基于3D 的几何建模、虚拟测试布置

2）ODS 工作变形分析：基于三维频谱的实时工作变形分析

Impact 锤击法频响测试及处理：多力锤频响测试技术、数据的智能筛选及频响自动计算

1）基于 AI 技术的模态分析：基于 AI 技术的模态参数自动提取及验证

2）Model Correlation 模态相关性分析：与 CAE 模态分析结果的相关性分析