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本案例用Apex Generative Design軟體進行生成式設計，對傳統設計的引擎蓋鉸鏈進行優化，重新設計成適合積層製造（3D列印）的版本，不僅鉸鏈重量大幅減輕，所需的零件數量也大幅縮減。

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。

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)