變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax
變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
隨著產業朝向可持續發展目標的大幅轉變，電氣化正顛覆汽車、航空等多個領域，並對能源的可再生與可持續利用提出了新需求。
這給傳動系統設計師帶來了新的挑戰，他們不僅要面對日益縮短的開發周期，還需不斷創新以保持競爭優勢。儘管計算機輔助工程（CAE）技術已有超過半個世紀的歷史，並且其增長保持在約１０％，但人工智慧（AI）和機器學習（ML）的增長卻呈現指數級，且其在傳動設計領域的價值才剛開始被探索。
AI (Artificial Intelligence,人工智慧) / ML (Machine Learning機器學習)有潛力大幅縮短多個產業的模擬週期，並提供先進工程流程的普及化，同時降低創新風險。我們正處於從由測試驗證模擬轉向由設計實驗（DoE）驅動的AI模型驗證模擬和測試的根本性轉變的邊緣。
本文的主要目的是引入一種解決當前Gear Box傳動系統設計師所面臨工程挑戰的方案。此方案利用 AI / ML 技術來優化 Romax 傳動設計，通過展示實際例子進行說明。
(Romax和ODYSSEE之間的工作流程)
變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
Romax 與 ODYSSEE 的應用
Romax
是一種成熟的 CAE 工具，大範圍應用於 Gear Box傳動系統設計。 通過 Romax ，工程師能夠進行精確的齒輪設計和傳動系統的分析和優化。 然而，隨著 AI / ML技術的引入， Romax 的功能得到了進一步的增強。利用 AI / ML ，可以更快速地探索設計空間，識別最佳設計參數，從而提升設計效率和性能。
(Romax齒輪箱設計軟體中的完整系統模擬方法)
ODYSSEE
ODYSSEE 平台則是 AI / ML 在工程領域應用的一個典範。 它提供了一套完整的工具來處理從數據管理到高效模擬的各個環節。 通過 ODYSSEE ，工程師能夠實現基於數據驅動的設計優化，利用機器學習算法來加速模擬過程，並確保設計結果的精確性和可靠性。
(ODYSSEE 基於人工智慧的全新創新方法)
變速箱性能最佳化：透過ODYSSEE建立AI ML的Romax變速箱設計
實證方法與案例研究
案例研究一：齒輪微觀幾何優化
第１個例子是一項針對齒輪微觀幾何優化的小型研究，目的是降低齒輪副之間的傳動誤差。 這項研究證明了 AI / ML 結合 CAE 工具的準確性和有效性。 通過優化特定參數，顯著提高了性能指標，驗證了此方法的潛力。
(用於測試案例研究的Romax模型)
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案例研究二：綜合傳動設計優化
第２個更全面的案例研究則探討了整個 Gear Box 傳動設計的優化。通過變更大量參數並對設計性能進行廣泛的標準評估，展示了 ODYSSEE ： AI / ML 增強的 CAE 流程的強大功能。 這次研究結合了基於物理的模擬與AI/ML算法，深入探索設計空間，得出了符合 Gear Box 嚴格性能和可持續性標準的齒輪設計最佳解決方案。
(各個績效標準均有所改善)
更廣泛的應用與未來潛力
本文討論的方法在多個產業的傳動設計與優化中有廣泛的應用前景。 透過 ODYSSEE ，結合 AI / ML 與 CAE 技術，可以更深入地探索設計可能性，更高效地實現多物理場優化，並確保製造的傳動系統符合模擬結果。 這不僅提高了產品質量，還大大縮短了開發時間，實現了先進技術的普及化。
結論
將 AI / ML 技術融入Gear Box傳動設計框架中，提供了應對當前工程挑戰的有效解決方案。通過實際例子所展示的證據為基礎方法，強調 ODYSSEE 技術變革領域的潛力。 AI / ML 技術的整合可以減少對深厚工程專業知識的依賴，加快並可靠地實現創新，推動 Romax 齒輪傳動設計乃至其他領域的重大進步。
補充說明
AI (Artificial Intelligence) 是指通過電腦系統模擬人類智能的技術。AI 包括能夠進行推理、學習、理解自然語言、解決問題、感知環境並做出決策的系統。AI 具有多種應用，從語音識別、圖像處理、醫療診斷到自動駕駛等。
ML (Machine Learning) 是 AI 的一個子領域，專注於通過數據進行學習，無需特定編程來完成特定任務。ML 的系統會通過大量數據進行訓練，識別其中的模式，並基於學到的模式進行預測或決策。ML 的應用包括自動駕駛、自然語言處理（如翻譯或語音識別）等。
AI 和 ML 的區別：
- AI 是一個廣泛的領域，涵蓋了模仿人類智能的各種技術和方法。
- ML 是實現 AI 的方法之一，利用數據訓練模型，通過學習改進系統的表現。
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變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE
ODYSSEE 為 工 程 、 製 造 和 質 量 提 供 實 時 解 決 方 案，包 括 以 下 功 能：
- 機器學習 AI
- 統計 、 數據挖掘 、 數據融合
- 優化 和 魯棒性
- 圖像識別 和 壓縮
機器學習、人工智慧AI的最佳幫手 ODYSSEE 應用領域如下：
- 計算流體力學
- 結構仿真
- 材料
- 聲學設計
- 系統動力學
- 自動駕駛
- 製造工藝
ODYSSEE 應用:
- 最佳化預測
- 使用以影像為基礎的機器學習，為任何產業提供即時預測和優化。
- 製造錯誤監測（鑄造）
- 建立模具的花費指標
- 用於品質控制的錯誤特徵
- 可建構性: 建構風險，不確定性和決策
- 基於肺部感染的MRI影像做診斷預測
- 透過即時預測模型對遠距病患監控
- 飛行模擬(著陸的條件)
- 衛星圖像選擇性壓縮與分類
變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE
Romax 可 以 做 什 麼 ?
變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE
行 業 應 用 案 例 ：
軌 道 交 通
客 戶 需 求 ：
軸承供應商調查
Romax 所 提 供 的 服 務：
一列現代化柴油列車軸箱軸承失效問題不斷增加，引起了越來越多的關注。 Romax 工程師使用 優 化 模 擬 軟 體，基於對 軸箱軸承 和 齒輪箱 的深厚知識，通過三個關聯的工作包進行問題根源分析以及詳細高效的問題調查。
可再生能源
客 戶 需 求 ：
根據GL認證的要求，在指定載荷譜和極限工況下完成 耐久性 計算。
Romax 所 提 供 的 服 務 ：
詳細的軸幾何尺寸，複雜的行星齒輪系統，花鍵聯結，有限元箱體模型和內部軸承細節。使用載荷分佈評估和選擇軸承，根據ISO標準計算壽命，調查和優化 預緊力 、 遊隙 、 錯位量 、 軸承 內部幾何資訊和 潤滑 狀況。Romax 生成的報告中 耐久性 滿足GL要求。報告允許供應商在該風機中使用它們的軸承產品。
重 載 車 輛
客 戶 需 求 ：
審核中型卡車 變速器 ，評估低成本供應商的軸承
Romax 所 提 供 的 服 務 ：
使用 Romax 軟體的全系統方法詳細分析所選軸承類型； Romax 在軸承潛在供應商審核過程中提供支援。基於完整 齒輪箱 系統分析完成 軸承選型 和 優化 。評估預緊力、錯位量、潤滑油和量產變差，鑒別軸承性能的關鍵影響因素。
汽 車 行 業
客 戶 需 求 ：
某大型歐洲汽車製造商需要改進 變速器 設計，使製造流程更具魯棒性。裝配過程中產生的結構變形導致 軸承預緊量 發生變化，需分析和優化軸承預緊量變化產生的系統影響。
Romax 所 提 供 的 服 務 ：
Romax 快速的建模 和 分析 功能可以將 齒輪 、 軸 、 軸承 和 箱體 集成到單一的 齒輪箱 模型中，預測各個零部件之間的 相互耦合 作用。通過使用 Romax 軟體對 變速器 進行整體系統優化，充分考慮所有零部件之間的相互影響，分析 電機定子 與 齒輪箱 殼體之間的配合以及箱體變形及其對 齒輪 和 軸承 的影響，最終幫助該汽車製造商優化了製造工藝，成功降低製造成本並進一步提高產品品質。
變速箱 變速箱設計 ODYSSEE AI ML Romax CAE
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