以AI大數據準確地預測彈片應力 |PhysicsAI

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以AI大數據準確地預測彈片應力 |PhysicsAI
Apr.19,2024

 使用軟體 : PhysicsAI 

【 背 景 】

.......電子連接器的插槽內部,需經由彈片的接觸傳遞訊號,而彈片提供的接觸力大小會影響連接器傳遞電子訊號的能力,接觸力太小會造成接觸阻抗上升,接觸力太大則會有操作插拔力過大,或衍生其他問題。因此,電子連接器的彈片設計往往需要反覆的改良,耗費許多時間成本。
.......Altair提供完整AI大數據的解決方案,包含 : AI數據分析Rapid Miner、整合AI與CAE分析的PhysicsAIExpertAI。本案例運用PhysicsAI建立彈片應力預測模型,快速得到不同彈片設計的結果。

 

【 成 果 】
  • 建立AI預測模型
​​​       運用過去不同彈片設計之CAE分析結果,以PhysicsAI進行AI大數據訓練並建立AI預測模型,預測新設計彈片的應力。
  • 快速預測分析結果
        降低以往CAE重新建模與分析的時間成本,將1~2小時的工作,縮短至幾秒鐘完成,大幅降低開發時程。
  • 準確度高
.       AI預測之應力分布與CAE分析結果,兩者誤差在3%以下

 

【 技術特點 】 

  • 使用PhysicsAI深度幾何學習技術,以過去的設計分析結果做為訓練資料,訓練AI模型。
  • 新設計構型,僅需提供CAD或FEM模型,便能利用已訓練成熟的AI模型直接預測結果。


 

延伸閱讀 :  AI大數據之自行車前叉CAE結果預測|PhysicsAI
 

 

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