案例简介

Altair® PhysicsAI™ 助力HERO MOTOCORP 实现设计效率提升99%

印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商 Hero MotoCorp Ltd. （以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero 采用了Altair® PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。AI生成的预测结果与传统FEA结果的偏差小于3%，这表明PhysicsAI能够在传统方法所需时间的一小部分内提供高度精确的仿真结果。

客户介绍     

Hero MotoCorp Ltd. 是一家总部位于印度德里的跨国摩托车和踏板车制造商，业务遍及全球45多个国家，为数百万客户提供服务。作为全球最大的摩托车制造商之一，Hero在印度两轮车市场占据近31%的份额，并与Zero Motorcycles和传奇品牌哈雷戴维森（Harley-Davidson）等全球知名企业建立了合作伙伴关系。

Hero致力于通过运用顶尖技术和最新仿真方法（包括人工智能和机器学习）来优化产品研发。

面临的挑战     

多年来，仿真技术一直是Hero产品研发的核心环节；传统的有限元分析（FEA）使Hero的开发团队能够高效评估零部件设计并提供深入的设计洞察。然而，为了突破开发瓶颈并加速决策流程，Hero决定超越传统FEA方法，引入人工智能（AI）和机器学习技术。为了帮助其CAE工程师在日常工作流中顺利应用AI和机器学习，Hero需要高效、强大且用户友好的工具支持。

Hero的首个AI驱动项目聚焦于摩托车把手的设计优化。作为摩托车的核心部件，把手的设计直接影响人机工程学、骑手姿势以及车辆的操控性、平衡性、舒适性和整体风格。由于其重要性，团队通常需要投入大量时间进行把手的设计与优化。为了实现目标并缩短设计周期，Hero选择了Altair的AI驱动技术。

Altair解决方案     

Hero 选择了Altair® PhysicsAI™，这是一项强大的几何深度学习技术，能够利用历史数据训练AI模型，并在传统FEA方法所需时间的一小部分内生成物理预测结果。PhysicsAI的工作流程已无缝集成到仿真与设计平台 Altair® HyperWorks®中，这使得Hero的所有用户，无论技能水平如何，都能轻松将这一解决方案融入现有流程。

为了充分利用PhysicsAI，Hero首先将现有数据分为训练集和测试集：训练集用于基于历史仿真数据训练机器学习模型，测试集则用于评估和量化AI模型的预测准确性。由于Hero的产品线涵盖多种车型（如运动型摩托车、探险摩托车、通勤摩托车和巡航车等），团队使用了多样化的把手数据集，以确保AI模型能够生成准确的结果。

数据分割和模型训练是AI驱动工程流程中的关键步骤。Hero采用了典型的80/20数据分割方式，即80%的数据用于模型训练，20%的数据用于预测评估。项目团队从24个数据集中选择了30种把手变体进行训练。训练完成后，他们使用剩余的6个把手数据集对AI模型进行了测试，并通过将传统FEA结果与AI生成的预测结果进行对比来评估准确性。对比显示，两者的偏差仅为3%，这证明了PhysicsAI能够在极短时间内提供与传统FEA相媲美的精确预测。

传统有限元分析方法得出的车把应力结果

Altair physicsAI 与传统有限元分析法的应力结果对比

在另一项仿真测试中，团队导入了一个未包含在训练集或测试集中的把手数据集，以预测新设计把手的应力分布。利用新训练的 PhysicsAI 模型，团队仅需点击一次即可获得应力预测结果。他们将PhysicsAI预测的应力数据与传统FEA生成的应力图进行对比，结果显示偏差再次低于3%。这种高度一致性使工程师对AI生成的新设计概念结果充满信心。此外，这一方法还大幅节省了时间：传统FEA需要一小时才能完成分析，而PhysicsAI仅需三分钟。

关键结果     

PhysicsAI为Hero带来了显著的优势。最引人注目的是时间效率的大幅提升——从传统方法的一小时缩短至仅需几分钟。此外，PhysicsAI的仿真结果极为精确，与传统FEA分析结果的偏差仅为3%。通过应用AI驱动的工程流程，Hero不仅缩短了产品开发周期，还提升了团队的技术能力，并加速了设计探索的进程。基于这一成功经验，Hero计划进一步扩展AI技术的应用范围，将其用于设计其他复杂部件，以实现更高的效率、精度和决策速度。

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会议形式：线上直播

会议语言：英语（提供中文同声传译）

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