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Ansys Mechanical每年都會持續發布新功能，拓展結構分析的邊界，憑借人工智能/機器學習（AI/ML）在資源預測、形貌優化等領域的不斷發展，該最新版本軟件使您能夠執行更準確、更高效和可定制的結構仿真分析。

Ansys 2023 R1重點推出了相關增強功能，使您能夠使用Mechanical實現更高效、更準確的有限元分析（FEA）仿真，包括：

基于幾何結構的重新關聯（GBA）

保留幾何的網格自適應（GPAD）

計算資源預測

形貌優化

接觸設置

基于幾何結構的重新關聯（GBA）

Mechanical憑借其能夠通過網格劃分、設置和求解來處理底層幾何結構而聞名業界。老用戶可能知道，在編輯幾何結構時，Mechanical中的關聯性可能會丟失，并且此前在Mechanical中定義的設置會變為未定義的狀態。Ansys Workbench雖然具有在幾何結構改變后重新關聯模型設置的功能，但該過程并非總是萬無一失。

如今，當改變幾何結構后，您再也不會看到模型樹上因為失去關聯性而掛滿了一連串的問號。在Ansys 2023 R1版本中，您可以高效地編輯模型，并使用新的作用域向導工具自動檢測和重新設置作用域。

現在，當您將更新的模型導入回Mechanical時，幾何結構中改變的部分將會根據關聯性進行著色。然后，您可以通過列表來可視化已重新關聯和未關聯的項：已被查找到并重新關聯的項顯示為綠色，具有多個匹配的項顯示為黃色，無法自動重新關聯的項則顯示為紅色。

圖 1. 使用全新的 Scoping Wizard 編輯 CAD 模型后有效地重新建立關聯性

保持幾何結構的網格自適應性（GPAD）

您是否也有過類似的經歷：需要在Mechanical中求解一個復雜模型，但您并不熟悉該模型或事先不了解會產生危險應力和應變的區域？在過去，我們有兩種方法可以解決此問題：

第一種是生成較粗疏的網格，求解模型，并在重要區域細化網格；

第二種是從一開始就生成過度細化的網格，以準確捕獲重要區域。

我們知道這些方法可能非常耗時，因此我們推出了一項新功能來提高耐久性研究的效率。保留幾何結構的網格自適應（GPAD）這一新功能，不僅消除了對初始網格過度細化的需要，而且避免了對網格尺寸大小的猜測。

通過GPAD，您可以使用較粗的網格開始仿真，并且在求解模型時，求解器會監控區域中的數量信息（如應力變化），并自動細化網格。網格的細化并非基于此前求解的粗糙網格，而是通過將網格與底層計算機輔助設計（CAD）相匹配來實現，以更接近模型的真實形狀。由于網格重劃分發生在求解階段，所以它可以提高準確性，同時無需耗費大量的計算資源。

保持幾何結構的網格自適應性（GPAD）還可根據初始CAD幾何結構自動細化網格

計算資源預測

由于存在不同類型的單元、材料、接觸、接頭、邊界和載荷條件等因素，FEA仿真的規模和復雜性日益增加。與此同時，無論是在本地還是在云端，高性能計算資源的使用都在呈指數級增長。在這個階段了解硬件要求，如內存和中央處理器（CPU）的數量，就非常重要。

在這種對成本和時間都非常敏感的仿真環境中，了解實現最大擴展性所需的最佳CPU數量至關重要，這有助于提高時間和成本效率。現在，計算資源預測的增強功能使您能夠在求解之前，就可預測所需的內存、求解時間和求解器的擴展性能，從而解決此問題。

資源預測使用基于ML的算法來預測復雜仿真模型所需的內存和求解時間。該算法可對此前已求解的仿真的數百萬個匿名數據點進行分析，并將該數據與用戶求解的模型進行比較，以得出所需的預測結果。此功能可與具有迭代和直接求解器的線性靜態和模態分析配合使用，并提供多達32個內核的擴展性能（從Ansys 2023 R1開始）。