2022-06-24 ~ 2022-06-24

CAE模擬為了找到最優化產品設計，通常會搭配最佳化工具來找到最好的參數組。但最佳化工具計算時間冗長，無法驗證，且現實面通常存在公差與成本問題，很難實際達到最優產品設計。現在我們可以利用AI人工智慧結合CAE物理模擬的方式，透過拉丁超立方實驗設計DOE，以少量的落點使用CAE來訓練，產生AI代理人模型，來預測整個模型的走勢。此代理人模型能找到所有參數組的解答與參數的敏感度分析，如此一來設計者便能在成本與參數之間做衡量。

輸入存在的公差也能透過AI人工智慧來產生公差分布，得到結果的機率分布，如此設計者便能在產品生產之前就能預估最終產出的良率，落實智慧製造的目標。

本課程為上機實作，學員將學習如何實際串聯CAE+AI的步驟，訓練代理人模型並做最佳化分析、敏感度分析、不確定性分析。

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