隨著高功率電子設備、AI 伺服器與電力電子系統的散熱需求快速增加，水冷式散熱系統（Liquid Cooling）已成為關鍵熱管理技術。如何在設計初期快速評估流量分配、壓降、泵浦需求與散熱效率，並在多種設計參數中找到最佳方案，是工程設計的重要挑戰。本課程將以 COMSOL Multiphysics 的管流模組為核心，建立水冷系統的管網流動模型，並結合熱傳模組分析冷板與熱源的散熱效能。透過系統級模擬，學員將學習如何快速評估管路設計、流量分配、壓降與溫度分布，並理解水冷系統中各設計參數對整體散熱性能的影響。在AI 伺服系統（如液壓伺服、冷卻控制）通常需要進行數千次的迭代來訓練機器學習模型（Surrogate
Models），1D管流模型將複雜的 3D 流場簡化為平均流速和壓降計算，能將模擬時間從數小時縮短至幾秒鐘。
此外，本課程也將導入AI 輔助工程設計的概念，示範如何利用模擬資料建立代理模型（Surrogate Model）與進行參數最佳化，加速設計探索並找出性能與能耗之間的最佳折衷方案，並進一步結合 AI 與資料驅動模型，實現快速預測、參數反推與設計空間探索。透過實作導向教學，學員將能建立完整的水冷系統模擬流程，並掌握結合 COMSOL 模擬與 AI 方法進行工程設計分析與最佳化的實務技巧，AI 最佳化需要覆蓋廣泛的操作條件，1D 模型允許快速調整閥門開啟度、泵速或管道幾何，而無需重新生成複雜的 3D 網格。研討會內容將分享多項實務案例，包括高功率晶片散熱、系統級氣冷與液冷設計，以及說明如何利用 AI 加速模擬，協助工程師在設計初期即掌握溫度風險，縮短開發時程並提升產品可靠度。
隨著AI(人工智慧)發展快速，AI已成為CAE提升模擬分析效率與準確性的重要工具，在COMSOL 6.4最新版本加上如代理模型、支援GPU計算及結合ChatGpt協助JAVA程式設計等多項革命性功能，進一步加強多物理域模擬的靈活性與效能，本課程亦介紹COMSOL 6.4新版本功能，包含模擬使用者介面更新及新發佈的案例，以及新發佈的顆粒流模組與結構力學中的顯式動力學介面，並介紹結合AI技術應用於模擬分析中的創新場景。COMSOL Multiphysics為一套廣泛應用在各領域的有限元素分析（FEA）軟體，目前最新版為6.4版，過去幾年來已在全國各理工學院、工業界和各級研究單位累積廣大的忠實用戶，軟體本身提供的中文化親和力介面以及物理域彈性耦合的設定方法，能在短時間內熟悉軟體建模，有效幫助問題的解決。
COMSOL現可以加入AI人工智慧演算法結合求解，能針對輸入的參數集進行訓練，建立代理模型(Surrogate
Model)，進而分析參數敏感度、不確定性、最佳化及可靠度等結果，並且COMSOL Multiphysics中包含將近200個具有V&V(Verification and Validation)測試的模擬案例，讓使用者可以藉由相關案例進行驗證分析。課程中的範例實作過程也會對COMSOL APP(UI介面加FEM Model)做應用層面及工業界上優勢的介紹，並包含COMSOL APP的實機操作，與COMSOL Compiler的操作介紹，讓學員能快速了解COMSOL APP在模擬開發上的實用性。
關於COMSOL結構/聲學、電磁/光學、流體/熱傳及電化學/電池等領域各項模組的資訊，可參考皮托公司網頁http://www.pitotech.com.tw/contents/zh-tw/d4693877_COMSOL.html。
