AI目前可以做汽车底盘的CAE仿真分析吗

Maimo 是一种能够从各种内容来源（如电话记录、财务报告和网页）中提取关键要点的工具。它具有以下特点： 1. 简化提取要点的过程，消除手动文本扫描和笔记结构化的需要。 2. 用户可提出问题并立即获得答案。 3. 提供全球问答功能，无需特定关键词即可检索信息。 4. 与日常应用程序集成，增强在用户工作流程中的生产力和易用性。 相关链接：https://maimo.ai/

目前市面上有不少适用于个人使用、处理旅拍图片的 AI 美化 P 图软件，以下为您推荐几款： 1. Adobe Photoshop：功能强大，提供丰富的编辑工具和特效，适合有一定图像处理基础的用户。 2. Lightroom：擅长照片的调色和管理，能轻松打造出出色的色彩效果。 3.醒图：操作简单，拥有多种滤镜和美颜功能，适合新手快速美化图片。 4. Snapseed：具备专业的调整选项，同时易于上手。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的软件。

以下是关于 Photoshop 在 AI 方面的创新功能介绍： 1. 在“删除”工具中，自动从多种技术中选择以提供最佳结果，已添加 Adobe Firefly 作为选项之一，您可以让工具决定或自行选择“Generative AI on”“Generative AI off”“Auto（May use generative AI）”。在“自动”模式下，工具会根据图像和场景确定最佳技术。 2. 您还可以使用 Firefly 支持的功能向图像添加内容，此版本在 Photoshop 应用程序和 Web 版中引入最新 Firefly Image 3 模型，支持生成填充、生成扩展、生成相似和生成背景，新模型可显著提高照片真实感质量，更好理解复杂提示并生成更多样结果，助您探索不同创意方向。 3. 在 Photoshop Web 版中，新技术会自动选择图像中的所有对象，AI 自动扫描、识别并选择画布上的各种元素，让您更高效、准确和有控制地编辑所选区域。 4. 最新的 Photoshop 更新提供了比以往更快的速度、功能和精度，改进了核心成像和设计工作流程，包括自动消除图像中常见干扰以及将 3D 模型引入 2D 设计的功能，还扩展了生成式 AI 功能以加速和丰富构思及资产生产，开发过程中始终尊重创作者的权利。

以下为您提供一些免费的 AI 课程相关信息： 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲：周鸿祎认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。课程包括分享 AI 三大心法等内容，经过授权转载，2 月 29 日直播 3.5 个小时，干货满满，系统性分享对大模型、AGI 以及未来人工智能发展的趋势判断，详解 Sora 创新突破的本质。 野菩萨的 AI 课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求等；基础操作课涵盖 AI 绘画通识课等；核心范式课程涉及词汇的纸牌屋等；SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署等；ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础等；ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念等；应对 SORA 的视听语言课程涉及通识等。如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军、亚军、季军和入围分别有不同奖励。 希望这些课程信息对您有所帮助。

以下为您推荐一些 AI 课程： 野菩萨的 AIGC 资深课： 由工信部下属单位人民邮电出版社开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于新手学习 AI： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。

以下是关于如何通过 AI 赚钱的一些分析： 1. 从 GPTs/GLMs 的角度来看，虽然它们有赚钱的可能性，但大多数人难以实现。作为 AI 产品经理，需要从最实际的“钱”的角度复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，通过分析最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录的数据来了解情况。 2. 在生成式 AI 方面，艺术创作是一个主流用例。像 Lensa 这样的应用，肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具几乎在每一种媒介中都有推出。 3. 大型语言模型在处理数学问题时可能会出错，因为其主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。学习 AI 有可能赚钱，例如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作，但不能保证每个人都能赚到钱。是否能赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等多种因素，需要持续学习和实践。

AI 在某些情况下可以应用于 CAE 仿真分析。例如，在胶囊网络的相关研究中，模型使用了诸如 PCAE 直接从图像中预测部分模版存在的概率和姿态，并试图通过重新排列部分模板重建原始图像；SCAE 使用 OCAE 预测一些物体胶囊的参数，并试图组织和发现部分和姿势为一组更小的对象，这对于重建图像十分重要。具体来说，将一幅图像分割成多个部分并非易事，所以研究者从抽象像素和部分发现阶段开始，提出了 CCAE（Constellation Capsule Autoencoder），它使用二维点作为部分，给出它们的坐标作为系统的输入。CCAE 学习将点集进行建模成为熟悉星座，每一个点都是由独立的相似变换来变形。CCAE 能在事先不知道星座的数量和形状的情况下学会给每个点分配对应的星座。之后还提出了 PCAE（Part Capsule Autoencoder），它学着从图像中推理出它的部分和姿势。最后，叠加 OCAE（Object Capsule Autoencoder），OCAE 与 CCAE 高度相似。在 CCAE 中，一组二维输入点首先对其进行编码到 K 个对象胶囊中，一个对象胶囊 k 包含着一个胶囊特征向量 ck，它的存在概率 ak 在 0 到 1 之间，然后还存在在一个 3x3 的对象观察者关系矩阵，矩阵代表着对象和观察者之间的仿射矩阵。但需要注意的是，这只是 AI 在相关领域的部分应用，AI 在 CAE 仿真分析中的应用还处于不断发展和探索的阶段。

作为一名CAE（计算机辅助工程）仿真工程师，AI技术可以显著提升你的工作效率、仿真精度和创新能力。以下是一些具体应用和方法，展示AI如何在不同方面帮助你： 1. 优化和自动化设计流程 a. 设计优化 基于机器学习的优化：使用机器学习模型（如遗传算法、贝叶斯优化）自动优化设计参数，提高设计性能和效率。 拓扑优化：利用深度学习和生成对抗网络（GAN）进行结构拓扑优化，生成轻量化、高性能的设计。 b. 自动化建模 自动网格划分：利用AI自动进行网格划分，减少手动操作时间，优化网格质量。 几何建模：使用AI工具自动生成和修改几何模型，提高建模效率和精度。 2. 加速仿真计算 a. 代理模型（Surrogate Models） 快速仿真预测：训练机器学习模型（如神经网络、随机森林）作为仿真的代理模型，快速预测仿真结果，减少计算时间。 高维数据处理：利用降维技术（如主成分分析、tSNE）简化高维仿真数据，提高计算效率。 b. 数据驱动仿真 仿真加速：使用深度学习模型加速复杂的仿真计算，如流体动力学（CFD）和有限元分析（FEA），实现实时仿真。 多尺度仿真：利用AI进行多尺度仿真，结合不同尺度的仿真结果，提高整体仿真精度和效率。 3. 仿真结果分析和可视化 a. 数据分析 自动数据处理：使用AI工具自动清洗、整理和分析仿真数据，识别关键特征和模式。 异常检测：利用机器学习算法检测仿真结果中的异常，帮助快速发现和解决问题。 b. 可视化 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：使用AR/VR技术可视化仿真结果，提供沉浸式的分析和演示体验。 交互式可视化工具：使用AI增强的数据可视化工具，动态展示仿真数据和分析结果，提升数据理解和决策能力。 4. 故障预测和维护 a. 预测性维护 故障预测：利用机器学习模型预测设备故障，提前采取维护措施，减少停机时间和维修成本。 健康监测：使用AI分析传感器数据，实时监测设备健康状态，预防潜在故障。 b. 故障分析 根因分析：通过AI技术进行故障根因分析，快速定位故障原因，优化维护策略。 剩余寿命预测：使用深度学习模型预测设备剩余寿命，制定合理的维护计划。 5. 自动化报告生成和文档管理 a. 报告生成 自动生成报告：利用自然语言处理（NLP）技术，从仿真数据中自动生成报告，减少手动编写时间。 定制化报告：根据不同受众需求，生成定制化的分析报告和可视化图表。 b. 文档管理 智能搜索：使用AI工具对文档进行智能搜索和分类，提高信息检索效率。 知识管理：构建基于AI的知识管理系统，自动整理和提取有价值的信息，促进知识共享和积累。 6. 虚拟实验和数字孪生 a. 数字孪生 实时仿真：构建设备或系统的数字孪生，利用AI实时仿真和监控其运行状态，优化性能和维护策略。 虚拟实验：通过数字孪生进行虚拟实验，验证设计方案和预测实际运行效果，减少物理实验成本。 b. 情景模拟 多场景分析：利用AI进行多场景仿真分析，评估不同工况和设计方案的性能表现。 应急预案模拟：模拟紧急情况和应急预案，优化应急响应策略，提高系统安全性和可靠性。 实践中的应用示例 1. 风力涡轮机优化 使用深度学习模型优化风力涡轮机的叶片设计，提高能效和结构强度，减少风洞实验次数。 2. 汽车碰撞仿真 利用AI加速汽车碰撞仿真计算，通过代理模型快速预测不同设计方案的安全性能，缩短设计周期。 3. 航空发动机健康监测 采用机器学习模型分析航空发动机传感器数据，实时监测健康状态，预测故障，制定维护计划，提升安全性和可靠性。 工具和平台 ANSYS：提供AI驱动的优化和仿真加速功能，支持多物理场仿真。 COMSOL Multiphysics：集成AI工具，用于优化设计和加速仿真计算。 Siemens Simcenter：支持AI驱动的设计优化、仿真分析和故障预测。 MATLAB 和 Simulink：提供丰富的机器学习和深度学习工具，用于数据分析和仿真建模。 总结 AI技术在CAE仿真工程中具有广泛的应用前景，可以显著提升设计优化、仿真计算、数据分析和故障预测等方面的效率和精度。通过合理应用AI工具，你可以更快速地实现高效仿真和优化，推动工程设计和创新的发展。

在结构仿真分析中，AI 有着多方面的应用。 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面，以下是一些可用的 AI 工具和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 在 2024 年，AI 在生物医学、气象预测等领域也有重要突破与应用： 1. 诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI，推动了机器学习的理论创新，揭示了蛋白质折叠问题，标志着人工智能真正成为一门科学学科和加速科学的工具。 2. 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3，能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用，为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 3. DeepMind 展示新的实验生物学能力——AlphaProteo，能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 4. 生物学前沿模型的扩展：进化规模 ESM3，是一种前沿多模态生成模型，在蛋白质序列、结构和功能上进行训练，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 5. 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。