JetZero 采用 Altair® HyperWorks® 设计与仿真平台中的 Altair® FlightStream™ 工具，开展高阶计算流体动力学（CFD）仿真，降低算力成本，并加速产品商用化进程。

高性能计算（HPC）领域的创新，往往在幕后悄然发生。算法、工作流与自动化技术的渐进式优化，日积月累终成显著突破。这些改进或许并非一目了然，却能精简运营流程、减少瓶颈阻碍，让研究人员与管理人员得以专注探索创新，而非耗费精力于系统维护。随着人工智能驱动方案的介入，下一次飞跃已然来临——具备自主适应、优化与决策能力的系统，正不断放大这份“隐形的创新力量”。

生成式AI（AI）技术的强大众所周知。但不知道你们是否和我有一样感觉，目前市面上，企业对生成式AI的应用，场景大多较为单一。

深度学习是一种机器学习方法，它试图模拟人脑神经网络的工作方式来处理和理解复杂的数据。

Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI 驱动仿真方案，融合深度学习与历史计算机辅助工程（CAE）数据的强大能力，可快速提供物理预测结果。通过利用历史仿真数据训练 PhysicsAI 模型，Kinetic Vision 成功以近乎即时的预测结果替代了冗长的有限元分析运算，将求解时间从数小时或数天缩短至数秒。

本文采用 Altair OptiStruct 求解器在概念设计阶段，通过引入拓扑优化技术，结合等效静态载荷法，将冲击工况的非线性动态载荷转化为等效静态载荷，与线性静态工况结合进行多学科多工况的拓扑优化。此方法能够在设计自由度较高的概念阶段确定最优的材料分布和形状，为后续减重降本设计奠定基础。

新工具和功能扩展了 Altair 和第三方作业调度管理系统的云扩展，集成了高级监控与报告等功能，其中包括增强型人工智能 (AI) 作业调度与可视化，支持 GPU、Kubernetes 和机器学习等工作流程。

降阶模型ROM是一种对高保真度静态或动态模型的简化方法。模型降阶在保留了模型的基本特性与主导效应的同时，大大减少复杂模型的CPU计算时间及存储空间

传统方法缺乏预测口腔内受力状态，也很难从患者方面获得反馈，因此将口腔扫描、牙齿形状/位置识别和正畸数字模型生成的过程数字化是一个重大机会。研发过程集成了 AI、测量数据、数字孪生虚拟颌骨模型和生物力学仿真分析，有助于可视化作用在口腔内的运动和力。Radioss 执行牙齿畸形矫正模拟，并使用仿真来恢复物理现象。它可以为每位患者进行口腔 3D 扫描建模，并配合定制的矫正计划，实时确定正畸矫治器对患者牙

Magnoric 采用了 Altair® SimLab® 先进的热仿真、计算流体动力学（CFD）及电磁（EM）仿真解决方案，该方案专为处理多物理场建模与复杂几何结构设计。项目团队未对每个设计迭代版本进行实物制作与测试，而是构建了 AMR 系统的虚拟模型，聚焦于由单个间隔层分隔的简化双块结构。该模型真实还原了实际运行工况，包括流体在 44 条超薄通道中的流动状态，以及连续模块间的预设错位情况。