Dosáhněte vynikající přesnosti simulace pomocí inteligence materiálů řízených umělou inteligencí. Bezproblémově spravujte, modelujte a simulujte složité chování materiálu od nezpracovaných testovacích dat až po ověřené karty řešených materiálů připravených k simulaci zajišťující plnou sledovatelnost, shodu s předpisy a technickou důvěru v celém podniku.
Objevte, jak mohou materiáloví vědci a inženýři:
Přesná simulace začíná důvěryhodnými daty. Eliminujte datová sila a ruční vyhledávání pomocí centralizované databáze materiálů využívající umělou inteligenci. Získejte přístup k ověřeným datovým sadám a kartám materiálů připravených k simulaci napříč strukturálními, únavovými, tepelnými, výrobními a elektromagnetickými doménami — takže strávíte méně času hledáním a více času spolehlivým simulováním.
Samotná nezpracovaná testovací data nemohou řídit simulaci. Inženýři potřebují ověřené materiálové modely, které přesně odrážejí chování v reálném světě. Automatizované pracovní postupy přizpůsobení křivky, extrapolace a kalibrace modelů transformují výsledky testů na materiálové karty připravené pro simulaci - podporují nelineární, hyperelastické a na rychlosti závislé chování, snižují manuální úsilí a zajišťují konzistenci mezi fyzickými a virtuálními vstupy.
Kompozity a heterogenní materiály se chovají v každém měřítku odlišně. Přesné zachycení této složitosti bez obětování výpočetní účinnosti je zásadní pro spolehlivou strukturální simulaci. Pomocí modelování sníženého řádu s 3D jednotkovými buňkami FEA mohou inženýři vyvíjet prediktivní modely materiálů, které spojují fyziku materiálů v mikroměřítku se strukturálním výkonem v makroměřítku napříč předními řešiteli.
Samotné fyzické testování nemůže držet krok s rychlostí vývoje moderních produktů. Mezery v datech, anomálie a netestované varianty zpomalují kvalifikaci a zvyšují riziko. Integrované nástroje umělé inteligence a strojového učení analyzují stávající datové sady, aby předpovídaly vlastnosti materiálu, doporučily optimální modely a urychlily kvalifikaci, což umožňuje rychlejší inovace s menším počtem fyzikálních testů a udržitelnějšími rozhodnutími o materiálu.
Materiálová data vytvořená izolovaně nemohou podporovat rozhodování napříč inženýrskými procesy. Týmy potřebují propojený, sledovatelný tok materiálové inteligence - od dat dodavatelů přes charakterizaci, modelování a virtuální validaci. Jednotné digitální vlákno materiálů zajišťuje konzistentní definice materiálů, bezpečnou spolupráci a úplnou sledovatelnost právních předpisů od raného návrhu až po výrobu.
