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人工智能与多模态传感器重塑运动科学：六项前沿实证开启训练优化新路径
2026-01-27
六项前沿研究从不同维度勾勒出运动科学智能化的前沿图景：数据层面，高精度、多模态、可共享的数据集是基石；技术层面，无标记捕捉与低成本传感器正推动分析从实验室走向真实世界；应用层面，AI驱动的多模态融合实现了对复杂运动（如康复训练、传统功法）的自动化、可解释评估；干预层面，结合生物力学、人机工程学与行为科学的综合策略，正在实现从"治已病"到"防未病"、从"优化表现"到"促进健康"的范式转变。
利用数字图像相关技术验证仿真模型：鸟击测试的创新应用
2026-01-26
将DIC数据集成到优化算法中可以实现模型参数的自动标定，例如PMMA行为定律或接触条件。结合DIC与先进数值方法（如用于冲击物的SPH和用于板材的有限元）的混合方法，将能够更好地重现复杂现象，如冲击波传播或渐进损伤，这些现象通常发生在鸟击期间。
HALT/HASS极端工况环境试验正在高效保证机器人核心模组的寿命及抗震性能！
HALT/HASS作为先进的可靠性强化与筛选手段，能够为机器人核心模组在研发与生产阶段构筑起坚固的质量防线。通过模拟甚至超越真实环境的极限应力，快速暴露设计缺陷与工艺弱点，从而显著提升机器人在深海、太空、核工业等极端场景下的寿命与抗震性能。
MBDVidia 基于国际标准与规范来守护MBD工作流程中PMI的准确流转！
2026-01-23
基于对QIF、STEP AP242等国际标准的支持与遵循，以MBDVidia为代表的工具确保了PMI数据在设计、工艺、检测间的准确流转。未来，随着AI技术在标准符合性检查中的深化应用，以及云化部署促进跨组织协同，PMI数据管理将进一步释放智能制造的潜力。只有守护好PMI质量，才能让CMM自动检测、数字主线闭环从愿景走向现实，支撑我国智能制造产业在"十五五"期间实现系统性突破。
成形工艺与DIC：大变形测量技术
2026-01-21
本研究证实，即使在庞大设备的核心区域和非常小的几何形状上，使用立体图像相关技术（DIC）进行成形工艺的实验分析仍然具有相关性且可行。压接操作测量的成功基于两大支柱：上游的精心准备（相机布置的虚拟验证、宏观光学系统）以及试验与计算之间的强协同作用。使用数值仿真进行初始化被证明是分析的基石。它使得能够克服因工装遮挡造成的时间追踪丢失，并在塑性变形严重和表面退化的情况下使计算收敛。
工业噪声治理的增效型解决方案：从源头到传播路径采用智能诊断工具主动降噪！
基于人工智能的主动降噪控制技术（AI-ANC）克服了传统自适应算法收敛速度慢的局限，可实现无延迟的实时降噪。ZeroSound等创新企业已开发出户外工业主动降噪系统，通过物联网传感器和机器学习实现自适应响应，可在不建造物理屏障的情况下实现高达92%的感知噪声降低。未来，融合被动吸声材料与主动控制技术的混合系统将成为工业噪声治理的主流方向。
在动作捕捉技术驱动下运动生物力学参数如何重塑竞技体育评分的客观性？
2026-01-20
从BTS等光学运动捕捉系统的精密测量，到诺亦腾等惯性动作捕捉设备的灵活部署，再到BOB等无标记动捕系统的无感采集，动作捕捉技术正以多元形态渗透竞技体育。结合BOB人体运动生物力学分析软件与ANYBODY人体骨骼肌肉仿真建模软件等后端生物力学数据分析工具的深度解析能力，我们正见证一个以数据驱动、科学量化为核心的评分新范式的诞生。未来的竞技体育，或将在技术客观性与艺术表现力之间找到更精妙的平衡点。
新能源汽车电池包结构安全性与耐久性测试解决方案探究
2026-01-19
面对GB38031-2025新国标的严格要求，新能源汽车电池包结构安全验证正从传统的"仿真+离散测点"模式向"仿真+全场实测对标"模式转型。以EikoTwin DIC非接触式应变测量系统为代表的先进测试技术，通过将实测应变数据与CAE仿真结果深度融合，显著提升了仿真模型的可信度，缩短了研发验证周期。
告别数据转换瓶颈：制作可直接驱动CAM/CMM的QIF/STEP AP242标准MBD模型全攻略
2026-01-14
异构CAD/CAM/CMM系统之间的数据互操作性问题，长期困扰着制造企业。研究表明，传统的手工数据转换方式不仅耗时，更容易引入人为错误，破坏数字线程的完整性[2]。QIF（质量信息框架）与STEP AP242标准的出现，为解决这一瓶颈提供了标准化路径。
可穿戴传感器融合生物力学分析：人工智能如何成就运动员的“数字教练”
2026-01-12
柔性电子皮肤与无感化穿戴是智能运动装备的重要发展方向。未来的传感设备将像真实皮肤一样贴合人体，在运动员毫无察觉的情况下持续监测多种生理参数。边缘计算技术的赋能则意味着数据处理将在设备端完成，当系统检测到动作不规范时，可立即通过振动、语音等方式提醒运动员进行调整。
