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一直以來CAESES軟件提供經典的NURBS曲線（非均勻有理B樣條曲線）建模技術。該建模方法在指定起始點和終點的位置后，通過調整控制點的位置便可實現曲線形狀的變化。因此NURBS曲線被廣泛用于復雜三維模型的建模與變型。然而這種建模方法僅適用于在CAESES中從無到有，進行點、線、…
概述旋轉機械是一種在工業生產中常見的工業設備，如抽塵泵、水輪機、發電機、電動機、風機、壓縮機、離心機、汽輪機等。高速旋轉的機械設備在運行中會受到離心力以及其他復雜的工況，有限元仿真可以對設備的靜力特性和動力特性進行有效的評估，對設備的安全運行起到重要的作用…
概述《DTEmpower核心功能技術揭秘》系列的文章圍繞著如何提升機器學習模型的精度，介紹了AIOD、AIAgent、autoML等核心技術。其中AIOD異常點檢測技術融合了數十種常見的異常檢測算法，用以識別數據集中的異常點；AIAgent和autoML是對訓練算法的提升。本系列的第七篇文章將繼續圍…
概述在上一篇我們圍繞著如何讓算法不斷逼近機器學習模型上限這個問題，介紹了AIAgent智能訓練算法，本系列的第六篇主題將繼續針對該問題介紹autoML超參優化技術。在數據建模分析的實際應用中，算法中的一些超參數會對最終模型產生重要的影響，因此工程師需要做大量的參數調試工…
概述 “DTEmpower核心功能技術揭秘”系列文章分享了天洑軟件多年來工業數據實戰所遇到的難題挑戰和針對性的技術解決方案，如HierarchicalStratify分層分類技術、AIOD智能異常點檢測技術和HDDV高維數據可視化技術。本系列的第四篇主題將介紹“特征工程”，正所謂“數據和特征決…
概述 在前面《DTEmpower核心功能技術揭秘》系列的文章中，我們提到了機器學習的一個經典理論：數據和特征決定了機器學習模型的上限，而算法則是在不斷逼近這個上限。如前文所述，基于這個經典理論，天洑軟件自研了一系列的數據挖掘和探索技術，如HierarchicalStratify分層分類…
概述 機器學習技術結合工業場景需求是當前的研究熱點，但機器學習技術存在的諸如data-hungry數據規模依賴和dimension-curse維度詛咒問題影響著“AI+工業”落地的效率。為提高“AI+工業”建模的成功率，數據建模人員需要基于數據集特性選擇適配的算法和解決方案。天洑DTEmpower…
一、概述在上一篇《DTEmpower核心功能技術揭秘(1)--HierarchicalStratify分層分類技術》中，我們提到工業設計方法中往往大量采用了數據驅動的方式構建代理模型。但數據驅動的技術路線普遍存在著data-hungry數據規模依賴和dimension-curse維度詛咒的問題，而工業設計端的數據又…
概述智能工業設計是一種非常重要的現代設計方法， 能從眾多的設計方案中找出最佳方案，從而大大提高設計的效率和質量?，F代工業設備的復雜性使得工業設計變得越來越困難，利用新的科學理論探索新的智能工業設計方法是該研究領域的一個重要方面。從發展歷史來看，智能工業設計方…
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