案例簡介

Altair? PhysicsAI? 助力HERO MOTOCORP 實現設計效率提升99%

印度領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）和機器學習技術融入有限元分析（FEA）流程，以加速產品開發周期。

在其首個AI驅動項目——摩托車把手設計優化中，Hero 采用了Altair? PhysicsAI?幾何深度學習解決方案，利用歷史數據訓練AI模型并預測設計性能。AI生成的預測結果與傳統FEA結果的偏差小于3%，這表明PhysicsAI能夠在傳統方法所需時間的一小部分內提供高度精確的仿真結果。

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，業務遍及全球45多個國家，為數百萬客戶提供服務。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）等全球知名企業建立了合作伙伴關系。

Hero致力于通過運用頂尖技術和最新仿真方法（包括人工智能和機器學習）來優化產品研發。

面臨的挑戰     

多年來，仿真技術一直是Hero產品研發的核心環節；傳統的有限元分析（FEA）使Hero的開發團隊能夠高效評估零部件設計并提供深入的設計洞察。然而，為了突破開發瓶頸并加速決策流程，Hero決定超越傳統FEA方法，引入人工智能（AI）和機器學習技術。為了幫助其CAE工程師在日常工作流中順利應用AI和機器學習，Hero需要高效、強大且用戶友好的工具支持。

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

Altair解決方案     

Hero 選擇了Altair? PhysicsAI?，這是一項強大的幾何深度學習技術，能夠利用歷史數據訓練AI模型，并在傳統FEA方法所需時間的一小部分內生成物理預測結果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設計平臺 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有流程。

為了充分利用PhysicsAI，Hero首先將現有數據分為訓練集和測試集：訓練集用于基于歷史仿真數據訓練機器學習模型，測試集則用于評估和量化AI模型的預測準確性。由于Hero的產品線涵蓋多種車型（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據集，以確保AI模型能夠生成準確的結果。

數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。對比顯示，兩者的偏差僅為3%，這證明了PhysicsAI能夠在極短時間內提供與傳統FEA相媲美的精確預測。

傳統有限元分析方法得出的車把應力結果

Altair physicsAI 與傳統有限元分析法的應力結果對比

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

關鍵結果     

PhysicsAI為Hero帶來了顯著的優勢。最引人注目的是時間效率的大幅提升——從傳統方法的一小時縮短至僅需幾分鐘。此外，PhysicsAI的仿真結果極為精確，與傳統FEA分析結果的偏差僅為3%。通過應用AI驅動的工程流程，Hero不僅縮短了產品開發周期，還提升了團隊的技術能力，并加速了設計探索的進程。基于這一成功經驗，Hero計劃進一步擴展AI技術的應用范圍，將其用于設計其他復雜部件，以實現更高的效率、精度和決策速度。

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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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