及早解决 NVH 问题对于品牌形象至关重要，尤其是在车队电气化的情况下需要更快的 NVH 性能分析，以评估设计变量并确保结构可靠性。

• 使用数据和机器学习创建用于了解设计变量对 NVH 性能影响的应用程序；

• 利用无代码机器学习模型和接又分析 NVH 指标，比传统方法快100倍。

• 及早发现 NVH 问题，增强品牌声誉并提高产品质量；

• 更快的 NVH 分析可以加快决策速度并缩短开发周期；

• 用户友好的无代码工具可提高工作流程效率并延长产品生命周期。

• 健康状况 ( SoH )的预估很难做到准确；

• 使用传感器数据 (如加速度和压力)实时分析关键部件对于避免故障和减少停机时间至关重要。

开发实时合规的虚拟传感器，使用 Altair® romAl™ 和 Altair® Twin Activate™ 准确预测 SoH。这些虚拟传感器可以部署在边缘设备或云平台上，以进行持续监控。

• 更深入地了解各种操作条件下的系统损坏行为；

• 改进异常检测和故障预测，支持采取主动措施防止故障；

• 实现更有效的预测性维护计划，减少停机时间并提高整体运营效率。

材料与制造：AI 驱动大铸件轻量化与

多学科优化，增强性能

• 复杂设计：大铸件制造中的设计和分析复杂性；

• 数据过载：需要处理大量的仿真数据才能确定最佳解决方案；

• 可持续发展目标:需要开发具有卓越多学科性能(碰撞、NVH 等)的轻量化产品。

• 多学科设计探索：采用多学科设计探索评估不同概念的设计需求与可制造性；

• AI / ML 聚类：利用 AI/ML 聚类技术识别海量数据中性能最优的设计方案；

• 结构优化：利用轻量化策略，最大限度地提高能量吸收并减少变形，以避免破裂。

• 设计自由度：通过扩展的设计灵活性和材料特性，增强产品的轻量化潜能；

• 运营效率：减少与零件质量相关的损失，提高资源利用率；

• 加快产品上市时间：加快产品开发速度，推动产品更快进入市场。