02/26【原廠線上】加速 ANSYS 模擬與數位孿生，運用現代機器學習

要充分發揮 ANSYS 模擬的效能，必須有效運用可用的模擬預算，並驗證模擬結果是否與現實相符。本研討會將討論實驗、預測性機器學習模型（又稱替代模型）及機器學習工具（如統計校正）在將ANSYS模擬校正至物理資料、驗證其準確性及最大化應用知識中的角色設計。上述所有元素也結合起來，使基於 ANSYS 模擬的數位孿生成為可能。

數位孿生必須快速且準確地呈現物理現實。雖然經過適當校準的 ANSYS 模擬能提供所需的準確度，但其預測速度不足以讓數位孿生模型與實體模型同步運行。在 SmartUQ 中，具備頂尖預測準確度的替代模型可輕鬆透過 ANSYS 模擬訓練並校正至物理資料，實現快速且精確的數位孿生。

歡迎參加本次線上研討會，SmartUQ 首席應用工程師 Gavin Jones 將介紹 SmartUQ 在 ANSYS 模擬與數位孿生應用中的應用。客戶使用案例及 SmartUQ 與 ANSYS 整合的能力也將被展示與討論。