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本案例用Marc預測複雜的材料和幾何非線性行為，減少光學鏡片開發的產品原型測試費用和時間

本案例用Marc預測複雜的非線性行為，同時考慮時間和溫度的影響，並根據測試數據計算可壓縮和不可壓縮的材料模型。

本案例用Marc模擬注射針筒損壞後的密封性。針筒在填充後儲存，因此必須確保在產品的整個使用壽命期間保持密封，否則會影響保存期限。

本案例用Marc在探討在氣鎢弧焊（GTAW）過程中，焊接弧偏離焊接界面的影響。這種方法可以降低成本，減少材料浪費並提升焊接零件的使用壽命。

透過參數化篩選實驗數據和模擬結果來建構代理模型，減震設計歷來被認為是少數專家領域的工作，將變得相對容易，任何人都可以進行。ODYSSEE CAE 不僅僅是提升設計效率，更能快速量化和評估數位數據，從而實現不依賴少數人技術的新設計。

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?

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MSC CoSim聯合模擬技術，耦合Adams與Marc的模擬分析，成功幫助三星電子，無論是在系統和零組件等級，都能深入洞察設計精髓。