modeFRONTIER提供完整的优化工作流，包含：模型分析与校准（DOE算法和曲线拟合）→ 数据建模（RSM算法）→ AI数据驱动建模（ML算法 + 降阶模型）→ 数值建模/MDO（多目标优化算法）→ 不确定性量化（稳健性和可靠性算法）。

无缝集成CATIA、Creo、ANSYS、GT-SUITE、Adams、JMAG等主流CAD/CAE工具，形成自动化仿真工作流。

支持响应面模型（RSM）、机器学习算法和可解释人工智能（XAI），内置降阶模型（ROM）技术，大幅减少计算时间。

modeFRONTIER的强大功能已全面覆盖现代汽车研发的核心领域：

· 整车架构与性能平衡：在概念设计阶段进行多属性（如性能、成本、续航）权衡分析，快速确定最优工程方案。

· 被动安全与碰撞优化：高效优化车身结构（如引擎盖、前纵梁），以满足五星安全评级和行人保护要求。

· 底盘性能综合优化：通过协同优化悬挂系统、衬套、阻尼器等部件，同时提升车辆的操控稳定性、驾驶舒适性与NVH表现。

· 电动化与三电系统开发：针对电池包、电机电磁性能、电控效率及热管理进行多目标协同优化。

· 空气动力学与流体分析：通过ROM等技术极大加速CFD和流固耦合分析，优化车辆气动外形，降低风阻。

· 动力总成与热管理：优化发动机性能、变速器效率以及冷却系统的热性能。

· ADAS/AD与自动驾驶系统验证：基于AI和场景生成技术，自动化地探索和识别自动驾驶功能在极端案例中的表现，加速验证流程并构建安全案例。

从传统燃油车到智能电动车，modeFRONTIER为汽车行业的每一次技术革新提供了关键的优化引擎。

· 技术细节：

o 针对9个Euro-NCAP定义的头部撞击点进行优化

o 优化15个设计参数，重点关注质量和刚度

o 自动化集成CATIA（形状修改）→ ANSA（网格生成）→ LS-DYNA（头部撞击仿真）→ LS-PrePost（结果分析）全流程

o 采用多目标模拟退火（MOSA）算法优化最差撞击点

· 成果：碰撞变形减少6%，完全满足HIC目标值，获得最佳铝制引擎盖配置。

本田研发有限公司助理总工程师Osamu Ito表示："使用modeFRONTIER在优化多个头部撞击点的设计变量时大大节省了计算时间。"

· 技术细节：生成3000种不同的车辆配置，基于用户定义的偏好进行聚类和排序

· 成果：显著加速内部决策流程，计划将方法应用于未来电动车开发

现代汽车公司高级研究工程师James (KR) Yoon表示："modeFRONTIER软件是进行车辆权衡分析和优化的理想解决方案。"

· 技术细节：创建3D卡车模型（MSC Adams/Car），模拟不同试验场下的机械部件行为，自动优化悬架特性

· 成果：驾驶室振动降低10%，明确减震器、弹簧和衬套的关键特性参数

IVECO性能工程师Andrea Morello分享："我们在几周内利用modeFRONTIER自动执行了大量仿真，评估了数千种悬挂系统设计。"

Polestar Racing将Adams.Car软件和单圈时间仿真内部代码集成到modeFRONTIER仿真工作流中，优化调整前后重量分布参数，实现单圈时间减少0.19-0.50秒。

Lucid Motors使用modeFRONTIER识别逆变器最优设计，在提高效率的同时最小化故障率，使逆变器输出电流从1200A增加到1500A。此外他们还优化了悬架组件和电机冷却性能。

· 技术细节：集成JMAG电磁模型进行多目标优化，优化内外转子形状和磁体形状

· 目标：最小化空载转速，最大化启动扭矩，减少永磁体用量同时保持或增强磁链

Dallara空气动力学团队采用modeFRONTIER的AI数据驱动建模技术开发ROM，替代昂贵的CFD仿真来快速预测变形几何体上的压力分布。

· 技术细节：应用本征正交分解（POD）编码解空间并降低维度，选择最合适的回归模型执行ROM-based CAE分析

· 成果：将350核心上15分钟的计算缩短为单核心近瞬时完成

丰田公司将modeFRONTIER与GT-Suite集成进行发动机建模，显著减少了开发时间和人力需求。

宝马团队使用modeFRONTIER创建了满足新测试标准的可靠瞬态冷却系统模型，并用于比较和优化各种冷却方案。