汉高推出了LOCTITE SOLVE™，这是一个由人工智能驱动的虚拟材料平台，使汽车设计工程师能够在最早期的开发阶段将粘合剂性能数据整合到零部件设计仿真中。
凭借包含广泛配方数据的人工智能驱动数据引擎，LOCTITE SOLVE™可以生成粘合剂配方的数字孪生(即材料数据卡)，涵盖现有的商用配方以及尚未实际生产的概念性配方。这些材料数据卡可以使用标准的CAE和建模工具无缝集成到零部件仿真中。
LOCTITE SOLVE™允许工程师直接在现有的仿真工作流中评估并比较粘合剂性能，使材料选择成为零部件设计过程的一部分，而不是一个独立的后期步骤。
通过将可靠的粘合剂数据引入早期设计和仿真，LOCTITE SOLVE™使设计和工程团队能够评估材料行为、更快速地迭代，而且能够从一开始就做出更明智的设计决策。其结果是对粘合剂选择更有信心，降低了后期设计更改的风险，并缩短了整个开发过程中的验证周期。
LOCTITE SOLVE™的工作原理
LOCTITE SOLVE™使用户能够创建并导出作为粘合剂配方数字孪生的材料数据卡，这些数据卡涵盖了诸如导热性、拉伸强度、伸长率和搭接剪切强度等关键性能属性。
该平台涵盖了广泛的成熟LOCTITE配方，并进一步扩展了这些功能。在专有人工智能模型的驱动下，该平台还可以生成概念性粘合剂的材料数据卡，这些粘合剂在现实世界中并不作为产品存在，但可以根据工程师的特定要求进行设计。
工程师可以将材料数据卡导入自己的仿真程序，从而能够探索不同设计场景下的性能，并直接在现有的CAE工作流中评估材料行为。这样他们就能够在设计过程的早期更深入地了解哪些粘合剂能为其零部件设计提供最佳性能。零部件开发环节变得更加无缝，试错减少，甚至在物理测试开始之前，对原型获得成功的信心就很高。
“LOCTITE SOLVE™通过提供与标准CAE和仿真工具兼容的材料数据卡，使工程师能够探索各种粘合剂配方，从而提供了卓越的灵活性，”汉高电动汽车全球技术负责人Olaf Lammerschop博士表示。“这本身已经是一项飞跃，但更重要的是能够利用人工智能探索概念性粘合剂。现在，工程师不再受限于现有的产品组合，而仅受限于他们的想象力。我们与他们合作，构思并验证完全满足其需求的粘合剂解决方案，并将虚拟概念转化为真实、可测试的样品。在许多情况下，这些概念性配方的样品可以在几周内开发并交付，从而极大地缩短了零部件设计、验证和整体开发周期。”
支持新一代汽车粘合剂
LOCTITE SOLVE™对汽车行业尤为重要，在该行业中，电气化和日益增加的系统复杂性正推动着从电池系统、汽车电子到车辆内饰和外饰等新零部件的快速开发。这些零部件必须满足高度专业化的性能要求，同时还要在日益紧迫的时间内完成开发。
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通过将粘合剂智能直接引入数字化工程工作流，LOCTITE SOLVE™为仿真驱动的零部件设计开启了新的可能性。工程师可以更早地评估粘合剂性能，探索创新的材料概念，并在物理原型制作开始前做出自信的决策。这种数字化优先的方法有助于开发团队更快地进行迭代，缩短验证周期，并加速从最初概念到投产的过程。
“在仿真中加入粘合剂智能是汽车零部件设计快速演进的下一步，”汉高全球电动汽车市场战略负责人Tobias Knecht博士表示。“这样我们就能够从早期阶段就开始为客户的应用寻找最佳粘合剂，从而做出更明智的决策。相比之下成都股票配资，如果所有与粘合剂相关的决策都是在核心零部件已经设计好之后才做出的，很容易遇到不可预见的问题，在那个阶段，灵活性降低，重新确定规格的成本可能会很高。LOCTITE SOLVE™将每位设计工程师与强大且个性化的粘合剂性能洞察联系起来，从而释放虚拟粘合剂作为创新加速器的潜力。”
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