你在做的模擬分析是”非線性”的嗎?(身在CAE領域，是否常聽到這樣的問題?)非線性分析在有限元素分析中，是進階的分析，因為它不像線性分析這麼單純，很可能運算結果不收斂，軟體計算一直出現發散，最後沒有一個可用的答案。
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數值分析是研究以數值方法來解決數學問題的科學。聽起來很複雜?簡言之，就是以一系列解決數學問題的計算技術來分析問題，特別是用在無法以解析方法獲得精確解答的狀況，以數值方法能在合理的誤差範圍找到近似解。
在產品開發的早期階段預測、分析和優化產品的性能；而在整個產品的生命週期，只要有工程問題需要解決，都能使用 CAE 來找出設計問題，進一步優化原始的設計。
在整合AI/ML到模擬流程的過程，機器學習扮演了橋樑的角色，連接「輸入/特徵」(四個旋翼的轉速偏差，為預先設定的數值) 和「輸出/標籤」(八個麥克風位置的聲壓級頻譜，為CFD和CAA模擬的結果)
無人機運轉時伴隨的噪音問題，也日益受到重視。在設計或使用時，準確預測無人機噪音對於降低環境污染至關重要，也是工程師要解決的工程設計問題。
現在人工智慧(Artificial Intelligence) / 機器學習(Machine Learning)已經隨處可見，可以在各種工作和不同層面看到其應用。身為CAE工程師或者有限元素分析(Finite Element Analysis, FEA)工程師的你，是否會很好奇AI/ML是否也能用在模擬分析上?
複合材料因其優異的性能成為許多高科技領域的首選材料。這些材料具有輕量化、高強度和耐腐蝕等特性，廣泛應用於航太、汽車、風力發電等行業。MIL-HDBK-17複合材料數據庫作為一個專業的資料庫，為這些領域提供關鍵的材料性能數據。
航太或者國防設計需要高精度的應用，MMPDS（金屬材料特性開發與標準化）資料庫成為了CAE工程師尋找材料數據，常用的選項之一。
我們每天生活都被聲音包圍著，有的聽起來悅耳，讓人愉快；有的聽起來很難受，甚至讓我們感到煩躁。如果一個產品要在”聲音”上面讓使用者滿意，製造商要特別注意產品在使用者心裡的聲學印象，可以是為品牌建立形象，也是為了減少噪音的汙染。對設計和開發產品的工程師而言，要特別考量該產品在它應用的領域，是否有法規來規範。如果沒有注意，到了產品開發的晚期才發現問題，整個設計要重新來過，會非常耗時，也非常花錢。
預測轉動系統（如軸、渦輪機和螺旋槳）的動態響應。轉子動力學的領域主要在研究轉動機械的動態和穩定特性，另外，在增進整體系統效能和安全性上，也辦言舉足輕重的角色。