至顶网CIO与应用频道 06月13日 北京消息:Creo是PTC历史最悠久的一个产品线,在今年4月PTC推出了最新版本的Creo 3D计算机辅助设计(CAD)平台Creo 6.0。
其实从Creo 4.0开始,PTC就不断融入新的技术,最新发布的Creo 6.0将八大前沿技术融合在产品研发中,最终呈现在3D打印、实时仿真、IoT、AR、增材制造五大领域。
同时,Creo 6.0具有更强的可用性,其中包括为更高效的用户体验而改进的用户界面,配有用来进行创建和修改的新迷你工具栏,现代化功能仪表盘和模型树的增强功能。其他增强功能包括对高级框架和智能紧固件扩展、基于模型的定义、布线和核心建模的改进。
“PTC希望给客户带来与之前不同的体验和设计环境,大大缩短产品上线周期。”PTC售前技术总监秦成表示,一些新的需求会激发客户进行版本升级,例如实施仿真、AI等功能可以带来新的价值成果。
生成式设计
三年前,一家雪地摩托车制造企业向PTC提出了一个想法,在软件中输出设计元素自动生成三维模型,当时秦成觉得客户的想法可能有些不切实际。
当时的局限性限制了对技术的想象力,而在去年PTC收购了Frustum,发现之前的想法并非完全不可能,通过AI可以直接自动生成模型,例如雪地摩托车的连接件,系统可以生成三种不同的设计效果,但三个连接件的位置都是相同。
PTC售前经理陈利民也提到,生成式设计已经整合到Creo6.0中,通过输入一个设计约束,软件自动生成设计,针对不同的工艺展现不同的设计方案。
实时仿真
最近公布的Creo Simulation Live产品可在制定设计决策时提供实时反馈,从而实现仿真驱动设计。 Creo Simulation Live是一种快速、易于使用的工具,它可被完全整合至Creo建模环境内;在后台运行时,它可在数秒内提供结果。设计人员如今便可更快地迭代,更早地发现问题,并简化工作流程、降低成本、生成更多选项、更迅速地将好的产品推向市场。
同时,Creo整合了ANSYS实时仿真技术,在设计阶段就可以将仿真和设计工作融为一体。仿真时间也得到大幅缩短,例如雪地摩托车底盘复杂零件,设计师可以通过压力显示快速调整设计。
IoT
物联网正在进一步驱动设计,通过传感器数据优化产品设计,传感器的布置,回传数据的类型都可以预先规划。基于传感器传回的数据,可以算出一些关键性指标,例如雪地摩托车两个悬架和活塞上传感器测算位移。
陈利民表示,通过IoT可以实时将运营数据回传,而不用依靠经验和凭空假设。通过这种方式更加精准地洞察产品内在的性能,把IoT的技术很好地融合在产品设计当中。
增强现实
AR正在改进工程师的设计与合作方式。这种基于云的技术提供了一种有效的方式,帮助工程师们共享设计信息,与同事、供应商、客户和制造合作伙伴安全地合作。通过将Creo AR Design Share整合至Creo的任一位置,设计人员与制造商即可更快地迭代、制作更少原型,并参与更有意义的设计审核工作。
Creo 6.0包含赋予了AR更多价值的全新功能,可为最多10项实践提供模型和权限管理,并允许人们使用智能手机、平板电脑和HoloLens来观察全尺寸模型。用户如今可通过链接、ThingMarks™和二维码轻松访问并开启AR体验。
增材制造设计
Creo提供驱动增材制造所需的工具与连接,可根据需求支持一系列更广泛的制造流程。用户们无需离开Creo,即可进行设计、优化、验证和打印检查,从而降低整体处理时间,减少乏味工作和错误。
Creo 6.0赋予设计人员更多灵活性,从而使他们能构建随机泡沫或共形点阵和公式驱动的点阵,例如Gyroids,并使用Creo几何自定义点阵。用户现在可分析和优化构建方向,缩短打印时间,最小化支持结构或最大化托盘利用率。Creo 6.0还引入了针对3MF的扩展支持功能。
好文章,需要你的鼓励
北京大学研究团队开发出基于RRAM芯片的高精度模拟矩阵计算系统,通过将低精度模拟运算与迭代优化结合,突破了模拟计算的精度瓶颈。该系统在大规模MIMO通信测试中仅需2-3次迭代就达到数字处理器性能,吞吐量和能效分别提升10倍和3-5倍,为后摩尔时代计算架构提供了新方向。
普拉大学研究团队开发的BPMN助手系统利用大语言模型技术,通过创新的JSON中间表示方法,实现了自然语言到标准BPMN流程图的自动转换。该系统不仅在生成速度上比传统XML方法快一倍,在流程编辑成功率上也有显著提升,为降低业务流程建模的技术门槛提供了有效解决方案。
谷歌宣布已将约3万个生产软件包移植到Arm架构,计划全面转换以便在自研Axion芯片和x86处理器上运行工作负载。YouTube、Gmail和BigQuery等服务已在x86和Axion Arm CPU上运行。谷歌开发了名为CogniPort的AI工具协助迁移,成功率约30%。公司声称Axion服务器相比x86实例具有65%的性价比优势和60%的能效提升。
北京大学联合团队发布开源统一视频模型UniVid,首次实现AI同时理解和生成视频。该模型采用创新的温度模态对齐技术和金字塔反思机制,在权威测试中超越现有最佳系统,视频生成质量提升2.2%,问答准确率分别提升1.0%和3.3%。这项突破为视频AI应用开辟新前景。