以AI數據分析準確地預測彈片應力｜physicsAI

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以AI數據分析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 physicsAI 與 ExpertAI。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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