基于机器学习的智能仿真工具Odyssee案例分享

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共1讲 更新到第1讲
当前总时长:1小时19分2秒
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本课适合哪些人学习:

1、理工学学子和高校教师;

2、学习型仿真设计工程师;

3、汽车碰撞仿真工程、CFD仿真工程师

4、Odyssee软件用户和学习者


你会得到什么:

本课程详细介绍了基于机器学习的仿真工具软件Odyssee及实际应用案例,探讨了机器学习方法在仿真分析中的应用,提高工程师的工作效率。

1、机器学习基础知识

2、机器学习方法在仿真分析中的应用

3、机器学习输入输出参数的提取

4、降阶模型的训练和预测

5、参数优化

6、基于图像识别的预测

7、答疑


课程介绍:

一、讲师介绍

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常诚博士

海克斯康智能制造工业软件应用工程师,长期从事结构有限元仿真工作,包括结构强度、刚度、振动、冲击等的仿真分析,涉及领域有汽车、航天航空、电力等行业。近年来主要从事使用机器学习方法来提高仿真分析效率的工作。

二、直播大纲

1、Odyssee软件概述

2、机器学习基础理论学习

3、Odyssee应用案例分享

4、Odyssee CAE基础教学

5、Odyssee A-EYE基础教学

6、互动答疑

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  • 第1讲 基于机器学习的智能仿真工具Odyssee案例分享-20221217
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首次发布时间:2022-12-17
最近编辑:1年前
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