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程序配电器减振器等效模拟及动强度分析（一）

2动力学试验与分析针对程序配电器装置，采用正弦扫频的激励方式进行低量级的振动试验。试验分析可知，不同量级会对应不同的共振频率和动刚度。根据这个规律由试验的量级来选择仿真的刚度对仪器进行预示。图6箱体结构有限元模型3.2箱体结构有限元模型的评价与修正通过模态测试及实验结果分析，得到程序配电器箱体在弹性悬挂状态下各个方向的模态参数，建立其试验模型并验证了有限元模型的有效性。本试验为程序配电器箱体在自由状态下的模态参数，用柔性绳自由悬挂箱体模拟自由状态下的边界条件，目的是为了隔离环境振动干扰和排除基础的振动模态对试件模态的影响。最后进行模态置信度计算，本次分析中采用最常用的基于模态的相关性算法完成模态相关性计算。

来源：互联网

2017-08-09

GenesisAI发布新模型：机器人开始挑战西红柿炒鸡蛋

01采用人类操作数据训练模型按照GenesisAI的说法，这个模型面向的是机器人操作任务，输入包括语言、视觉、本体感知、触觉等多模态信息，输出的是机器人动作轨迹。 GenesisAI还称，已经与合作伙伴收集了超过20万小时跨模态数据。虽然GenesisAI的团队在仿真领域有很强的能力，但在GENE-26.5的公开数据配方里，核心仍然是真实人类操作数据。

工业机器人

来源：极客公园

2026-05-09

云道智能屈凯峰：物理AI将仿真推向世界模型的C位

◆2026年6月1日，黄仁勋在台北GTC大会上，发布全球首款全开源全模态物理AI基础大模型Cosmos3，将自动驾驶与机器人领域的仿真训练周期从以往的数月压缩至3至7天。

来源：e-works

2026-06-10

让“眼睛”更亮！华科大团队做到了！

近日，我校智能微系统团队与清华大学、北京信息科技大学，研发出一种全新的“双模态”激光雷达系统，提升了自动驾驶汽车、机器人、无人机等设备的三维感知能力。在“双模态”激光雷达方案中，科研人员通过切换入射光的偏振态来切换感知模式。激光雷达作为各种新型智能无人设备的“眼睛”，其性能至关重要。为了克服这一难题，研究团队提出了“双模态”激光雷达方案。研究团队已经成功构建了基于此器件的“双模态”激光雷达系统原型。未来，这种更高效、更灵活、更小巧的“双模态”激光雷达有望在自动驾驶汽车、智能机器人、无人机等领域发挥重要作用，让机器“看”世界的能力进一步提升。

2025-10-23

三轴姿控动量球的仿真-物理联合研制试验（二）

图10转子球-限位机构万向球的最大接触应加载位移/力的关系2.5模态分析动量球多体结构的之间的作用力不是模态分析的重点，又考虑到夹紧状态下多体结构间基本处于紧密接触状态，因此，可将动量球各个部分固联后整体分析动量球的模态分析主要进行谐振频率分析，取1000Hz以内的前6阶振型。对于动量球方案的完整模型，模态分析结果见表7。 3.2力矩测试试验试验设备：六分力微振动测试平台测试；试验原理：通过气浮方式使固定在大理石基座的试验样球及工装完全悬浮，实现外部干扰力矩的隔离，通过力矩传感器测量动量球的输出力矩；试件固定方法：试验时应采用刚性试验夹具将组件固定在测试平台上 5结论通过开展仿真-物理联合研制试验，建立了新研动量球的静力学分析模型、模态分析模型，对新研动量球的力/位移加载策略、结构强度、性能进行探索和验证。通过研制试验给出了产品加载预紧力建议，发现了动量球产品设计薄弱环节，提出了设计改进建议，物理试验结果验证了模态分析模型，识别了力矩等关键性能参数。

来源：互联网

2017-08-08

基于PBNR试验与仿真结合的某商用车声学包优化

2项目意义本文选取一款特定型号的商用车作为研究案例，采用试验测试的方法，对基于功率的PBNR进行了测定，并结合SEA(StatisticalEnergyAnalysis，统计能量分析)整车建模仿真，对比实测 SEA的重要参数包括内损耗因子、模态密度和耦合损耗因子，根据保守系统耦合损耗因子和模态密度之间的互易性，两者之间关系为：miηij=mjηij（9）4整车PBNR测试在具有平整、坚硬地面的半消声室中对整车具体调校策略如下：（1）SEA子系统精调：依据前围传递损失的试验数据，对SEA子系统的区域结构、阻尼损耗因子及模态密度实施精确修正，确保关键子系统的传递损失计算高度准确；（2）FE子系统约束优化：对FE 子系统中的节点约束条件进行校正，依据实际工况调整约束状态，以保障模态分析结果的准确性；（3）声腔子系统参数校准：对声腔内部的阻尼损耗因子和几何尺寸进行微调，确保声学场模拟与实际声腔响应的一致性；（4）声学包模型优化 5贡献量分析VA-one软件运用“开窗法”进行贡献量分析。

来源：e-works

2024-12-10

超150亿港元！“机器人大脑第一股”诞生

4.具身智能浪潮下，面临激烈市场竞争与博弈随着物理AI和具身智能机器人的爆发，行业对机器人控制器的算力、算法及多模态感知能力提出了更高要求。

工业机器人

来源：e-works

2026-06-25

齐延磊浦林成山（山东）轮胎有限公司CIO

（2）项目实施技术路线采用“AI+三维建模”深度融合模式，数据采集层部署高分辨率工业相机及多模态光学模组，算法处理层采用“深度学习+传统图像处理”双引擎设计项目规划以打造卓越级智能工厂为目标，覆盖工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理全环节，规划通过系统集成、智能装备部署与流程优化，实现生产效率、产品质量、成本控制的同步提升，构建“状态感知-实时分析生产作业环节：部署MES制造执行系统，集成SRM、APS、WMS等系统，通过条码与RFID技术实现全流程追溯；落地“基于质量缺陷类别锁定生产机台”场景，通过算法分析自动锁定异常硫化机台图4浦林成山大数据分析平台运营管理环节：构建基于实时生产数据的成本控制体系，集成多系统数据实现批次级成本核算，优化人员、能源、质量等成本管控；上线TMS运输管理系统与供应商数字化管理平台，实现物流可视化监控与采购流程透明化当前，我们不仅通过智能排产、能源管控等场景降低运营成本，更在探索大数据、人工智能的深度应用，比如构建基于实时生产数据的成本控制体系、研发多模态融合检测技术。

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2026-02-02

基于PIAnO在白车身轻量化设计（一）

同时考虑到碰撞安全性耗时的仿真计算，本文通过针对分析工况划区域选择设计变量以缩减优化规模，同时刚度、模态基于近似模型优化，碰撞安全性基于敏度分析结果进行优化，该优化策略不仅可以充分利用计算资源，也可以极大的提高优化效率同时根据刚度、模态和碰撞安全性的仿真计算时间不一的特性，本文提出刚度、模态性能和碰撞安全性的变量分开选择、优化过程分阶段进行，最后综合考虑刚度、模态和碰撞安全性的敏度分析结果进行方案调整，最终确定轻量化方案 1)确定刚度、模态设计变量：由于刚度、模态为线性分析，钢材使用统一参数，故对刚度、模态性能仅考虑零件板厚作为设计变量；2)确定碰撞安全性设计变量:零件板厚、材料对碰撞性能都有影响，同时根据白车身不同区域的零件影响不同的工况的特点；4)试验设计：用尽可能少的仿真获取设计变量与响应变量之间的规律和关系，通过方差分析方法，辨识对输出参数影响最关键的设计变量，从而有效缩小优化中设计变量的数量，降低优化的难度和时间开销，本文采用正交数组试验设计方法 (PIAnO最高可以取11水平）进行后处理和作为刚度、模态构建近似模型的样本库；5)刚度、模态性能近似建模:对试验设计获得样本库，运用近似模型方法，建立设计变量与响应变量之间的数学表达式，对响应函数进行平滑处理

来源：互联网

2018-01-09

基于PIAnO在白车身轻量化设计（二）

图3振型识别实现3.4试验设计通过科学、合理的抽样，用最小的计算量，全面系统地分析各零件参数与响应之间的关系。同时，根据对NVH、碰撞安全性的影响程度，确定零件板厚和材料合理取值。根据车身零件板厚和材料取值离散的特点，通过选择PIAnO中合适的正交表建立试验设计矩阵，其中刚度、模态81个样本，偏置碰和侧碰24个样本。 PIAnO优化平台包含多项式响应面模型、神经网络模型和Kriging模型，基于样本库自动构造数学模型、自动清除离群点(如图4)和误差分析，向用户自动推荐高精度的近似模型。表4近似优化方案验证结果3.7基于敏度调整的优化方案通过对刚度、模态、偏置碰、侧碰DOE后处理数据的分析，基于3.6中近似优化方案验证所得结果，对所选设计变量的板厚和材料进行调整，通过5个方案的验证最终确定如表图7发动机支架振动响应初始方案（左）、基于敏度轻量化方案（右）4结论本文综合考虑模态、刚度、安全性(偏置碰、侧碰)性能指标进行多学科协同优化设计，通过PIAnO优化平台完成49个零件的板厚和材料的试验设计

来源：互联网

2018-01-10

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