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案例簡介

Altair? PhysicsAI? 助力HERO MOTOCORP 實現(xiàn)設(shè)計效率提升99%

印度領(lǐng)先的跨國摩托車和踏板車制造商 Hero MotoCorp Ltd. （以下簡稱Hero）致力于通過將人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)技術(shù)融入有限元分析（FEA）流程，以加速產(chǎn)品開發(fā)周期。

在其首個AI驅(qū)動項目——摩托車把手設(shè)計優(yōu)化中，Hero 采用了Altair? PhysicsAI?幾何深度學(xué)習(xí)解決方案，利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型并預(yù)測設(shè)計性能。AI生成的預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)FEA結(jié)果的偏差小于3%，這表明PhysicsAI能夠在傳統(tǒng)方法所需時間的一小部分內(nèi)提供高度精確的仿真結(jié)果。

客戶介紹     

Hero MotoCorp Ltd. 是一家總部位于印度德里的跨國摩托車和踏板車制造商，業(yè)務(wù)遍及全球45多個國家，為數(shù)百萬客戶提供服務(wù)。作為全球最大的摩托車制造商之一，Hero在印度兩輪車市場占據(jù)近31%的份額，并與Zero Motorcycles和傳奇品牌哈雷戴維森（Harley-Davidson）等全球知名企業(yè)建立了合作伙伴關(guān)系。

Hero致力于通過運用頂尖技術(shù)和最新仿真方法（包括人工智能和機器學(xué)習(xí)）來優(yōu)化產(chǎn)品研發(fā)。

面臨的挑戰(zhàn)     

多年來，仿真技術(shù)一直是Hero產(chǎn)品研發(fā)的核心環(huán)節(jié)；傳統(tǒng)的有限元分析（FEA）使Hero的開發(fā)團隊能夠高效評估零部件設(shè)計并提供深入的設(shè)計洞察。然而，為了突破開發(fā)瓶頸并加速決策流程，Hero決定超越傳統(tǒng)FEA方法，引入人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。為了幫助其CAE工程師在日常工作流中順利應(yīng)用AI和機器學(xué)習(xí)，Hero需要高效、強大且用戶友好的工具支持。

Hero的首個AI驅(qū)動項目聚焦于摩托車把手的設(shè)計優(yōu)化。作為摩托車的核心部件，把手的設(shè)計直接影響人機工程學(xué)、騎手姿勢以及車輛的操控性、平衡性、舒適性和整體風(fēng)格。由于其重要性，團隊通常需要投入大量時間進行把手的設(shè)計與優(yōu)化。為了實現(xiàn)目標(biāo)并縮短設(shè)計周期，Hero選擇了Altair的AI驅(qū)動技術(shù)。

Altair解決方案     

Hero 選擇了Altair? PhysicsAI?，這是一項強大的幾何深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，并在傳統(tǒng)FEA方法所需時間的一小部分內(nèi)生成物理預(yù)測結(jié)果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設(shè)計平臺 Altair? HyperWorks?中，這使得Hero的所有用戶，無論技能水平如何，都能輕松將這一解決方案融入現(xiàn)有流程。

為了充分利用PhysicsAI，Hero首先將現(xiàn)有數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集：訓(xùn)練集用于基于歷史仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，測試集則用于評估和量化AI模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。由于Hero的產(chǎn)品線涵蓋多種車型（如運動型摩托車、探險摩托車、通勤摩托車和巡航車等），團隊使用了多樣化的把手數(shù)據(jù)集，以確保AI模型能夠生成準(zhǔn)確的結(jié)果。

數(shù)據(jù)分割和模型訓(xùn)練是AI驅(qū)動工程流程中的關(guān)鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數(shù)據(jù)分割方式，即80%的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，20%的數(shù)據(jù)用于預(yù)測評估。項目團隊從24個數(shù)據(jù)集中選擇了30種把手變體進行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，他們使用剩余的6個把手數(shù)據(jù)集對AI模型進行了測試，并通過將傳統(tǒng)FEA結(jié)果與AI生成的預(yù)測結(jié)果進行對比來評估準(zhǔn)確性。對比顯示，兩者的偏差僅為3%，這證明了PhysicsAI能夠在極短時間內(nèi)提供與傳統(tǒng)FEA相媲美的精確預(yù)測。

傳統(tǒng)有限元分析方法得出的車把應(yīng)力結(jié)果

Altair physicsAI 與傳統(tǒng)有限元分析法的應(yīng)力結(jié)果對比

在另一項仿真測試中，團隊導(dǎo)入了一個未包含在訓(xùn)練集或測試集中的把手數(shù)據(jù)集，以預(yù)測新設(shè)計把手的應(yīng)力分布。利用新訓(xùn)練的 PhysicsAI 模型，團隊僅需點擊一次即可獲得應(yīng)力預(yù)測結(jié)果。他們將PhysicsAI預(yù)測的應(yīng)力數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)FEA生成的應(yīng)力圖進行對比，結(jié)果顯示偏差再次低于3%。這種高度一致性使工程師對AI生成的新設(shè)計概念結(jié)果充滿信心。此外，這一方法還大幅節(jié)省了時間：傳統(tǒng)FEA需要一小時才能完成分析，而PhysicsAI僅需三分鐘。

關(guān)鍵結(jié)果     

PhysicsAI為Hero帶來了顯著的優(yōu)勢。最引人注目的是時間效率的大幅提升——從傳統(tǒng)方法的一小時縮短至僅需幾分鐘。此外，PhysicsAI的仿真結(jié)果極為精確，與傳統(tǒng)FEA分析結(jié)果的偏差僅為3%。通過應(yīng)用AI驅(qū)動的工程流程，Hero不僅縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期，還提升了團隊的技術(shù)能力，并加速了設(shè)計探索的進程?；谶@一成功經(jīng)驗，Hero計劃進一步擴展AI技術(shù)的應(yīng)用范圍，將其用于設(shè)計其他復(fù)雜部件，以實現(xiàn)更高的效率、精度和決策速度。

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Future.Industry 2025

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會議時間：2025 年 3 月 5 - 6 日（周三&周四）                 

中午12:00開始

會議形式：線上直播

會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）

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關(guān)于 Altair 澳汰爾

Altair（納斯達克股票代碼：ALTR）是計算科學(xué)和智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領(lǐng)域提供軟件和云解決方案。Altair 能使跨越廣泛行業(yè)的企業(yè)們在連接的世界中更高效地競爭，并創(chuàng)造更可持續(xù)的未來。

公司總部位于美國密歇根州，服務(wù)于16000多家全球企業(yè)，應(yīng)用行業(yè)包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。