构建和验证，部署和扩展混合数字孪生模型
作为一款AI增强的、基于仿真的数字孪生平台，Ansys TwinAI可在面向仿真引擎、操作系统和数据流的云基础架构环境中验证数字孪生模型。 它可提供不同类型的功能来对已创建的数字孪生进行仿真，通过混合分析提高数字孪生的准确性，并简化和优化部署流程。
规格速览
Ansys TwinAI由前沿AI技术提供支持，实现了将物理模型的准确性与来自实际数据的洞察相集成。Ansys TwinAI可提供卓越的准确性和速度，帮助您充分发挥数字孪生的全部潜力。
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用于快速孪生的AI -
混合分析 -
降阶建模
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在IIoT平台上部署数字孪生 -
FMI/FMU Composer
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使用IIoT平台轻松扩展部署规模 -
灵活许可
2025年1月
新功能
Ansys 2025 R1通过混合分析、扩展部署以及提高灵活性和可用性的新功能，增强了数字孪生功能。主要更新包括Ansys Unified Installer、用于降阶模型（ROM）的可编写脚本的Python接口，以及混合分析后处理的增强功能。Ansys TwinAI现在支持SysML v2片段导出、基于菜单的帮助、扩展文件导出选项，以及PyAEDT和PyTwin新示例，以简化开发过程。
利用混合分析释放数字孪生的潜力
探索面向简化仿真工作流程的Ansys最新更新：利用Unified Installer增强可用性，通过Python for ROM进行高级脚本编写，混合分析后处理改进，TwinAI中的SysML v2导出，便捷的TwinAI帮助访问，灵活的文件导出，以及用于优化数字孪生开发的全新PyAEDT/PyTwin示例。
ROM创建的自动化、速度和准确性
通过全新的Ansys更新提高仿真准确性和效率：ROM的SVD基础，响应面上的误差预测和不确定性量化，Dynamic ROM Builder中的ROM误差概要，以及从DynamicROM的轨迹识别状态的能力，确保了稳健的数字孪生开发。
增强型求解器、模型库和用户体验
了解用于增强仿真的高级功能：为CS-FMU导出VHDL-AMS组件，在SPICE网表中利用Foster网络热模型，改进Maxwell瞬态协同仿真和器件特征化，利用具有数组类型设计变量的SML编译器升级，访问Modelica标准库4.0.0，beta PSPICE MOSFET支持以及更新的VHDL-AMS加密密钥。
Ansys TwinAI将物理模型与来自实际数据的洞察相集成
Ansys TwinAI可为用户提供图形化环境，当需要在不同的操作系统执行时，其能够导入生成的孪生体，交叉编译模型，并在部署之前测试和验证孪生仿真，以确保其执行性能和准确性符合预期。
主要特性
Ansys TwinAI具有广泛的功能，可获得快速、准确、不断发展的数字孪生。
- 降阶模型创建和集成
- 混合分析
- FMI/FMU Composer
- 支持集成后处理的仿真引擎
- Python集成
- 跨平台UI/编译
- 导出支架代码
- IIoT连接功能
- 可扩展许可
TwinAI资源与活动
专题活动和网络研讨会
Upcoming Event
Ansys数字孪生2024 R2版本新功能
2024 R2版本推出了Ansys设计语言集成等新功能以及新的UI/UX改进。此外，用户还可以在统一环境中创建降阶模型作为FMU，并从增强的动态ROM初始化中获益。
Upcoming Event
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视频
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推出Ansys TwinAI
可便捷访问的Ansys软件
要让包括残障人士在内的所有用户都能访问我们的产品，这一点对于Ansys而言至关重要。因此，我们始终致力于遵循基于美国访问委员会（第508节）、Web内容可访问性指南（WCAG）和当前自愿产品可访问性模板（VPAT）格式的可访问性要求。
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