Arbeiten Sie nahtlos mit nativen CAE-Modellen in einer wirklich löserunabhängigen Umgebung. Nutzen Sie ältere Simulationsdaten ohne Neuformatierung oder Konvertierung, was eine schnellere Einrichtung und eine verbesserte Interoperabilität zwischen Tools und Teams ermöglicht und mehr Wert aus Ihren vorhandenen technischen Ressourcen generiert.

Trainieren Sie Modelle mithilfe von fortschrittlichem geometrischem Deep Learning, das direkt auf Netzen und CAD-Modellen arbeitet und manuelles Feature-Engineering überflüssig macht. Ingenieure können unkonventionelle, nichtparametrische Designs nach Belieben untersuchen und gleichzeitig die Modellentwicklung beschleunigen und genauere, physikgestützte Vorhersagen für verschiedene Topologien und Formen ermöglichen.

Identifizieren Sie Designs, die außerhalb des Vertriebs liegen, mit einer intelligenten geometrischen Ähnlichkeitsmetrik. Reduzieren Sie Risiken und sorgen Sie für vertrauenswürdige Einblicke — damit Ingenieure fundierte Entscheidungen darüber treffen können, wann sie sich auf KI-vorhergesagte Ergebnisse verlassen und wann Simulationen mit voller Genauigkeit durchgeführt werden sollten.

Greifen Sie direkt in Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab und Simcenter Inspire auf Simcenter PhysicsAI zu. Integrieren Sie geometrisches Deep Learning mit minimaler Unterbrechung in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe. Steigern Sie die technische Produktivität und erhalten Sie schnelle, zuverlässige Konstruktionseinblicke in die Tools, die Sie bereits verwenden und denen Sie vertrauen.

Durchbrechen Sie Workflow-Silos mit der solver-flexiblen Architektur von Simcenter PhysicsAI. Bringen Sie vorhandene High-Fidelity-CFD-Ergebnisse von älteren Solvern als Trainingsdaten direkt in Design Manager ein. Beschleunigen Sie die Modellerstellung, vereinheitlichen Sie die Arbeitsabläufe zwischen Tools und Teams und schöpfen Sie mehr aus Ihren vorhandenen Simulationsressourcen heraus.

Simcenter PhysicsAI ist vollständig in Design Manager in Simcenter STAR-CCM+ integriert und bietet erweiterte GDL-Funktionen, ohne etablierte Arbeitsabläufe zu stören. Techniker haben Zugriff auf training, Validierung und Prognose über eine einzige, vertraute Oberfläche, um Kontextwechsel zu vermeiden und die Produktivität zu maximieren.

Simcenter PhysicsAI verarbeitet nativ polyedrische Netze, den Industriestandard für High-Fidelity-CFD-Simulationen in Simcenter STAR-CCM+. GDL-Modelle erfassen umfassendere räumliche Beziehungen ohne Netzkonvertierung oder Vereinfachung — um die Simulationstreue zu wahren und zuverlässige Vorhersagen für den gesamten Konstruktionsraum zu liefern.

Simcenter PhysicsAI verfügt über einen geometrischen Ähnlichkeitswert, einen Indikator, der auf Geometrie und Diskretisierung basiert und bewertet, wie ähnlich ein neues Design dem Trainingsdatensatz ist. Ingenieure wissen sofort, ob eine Vorhersage zuverlässig ist oder ob ein vollständiger CFD-Lauf erforderlich ist — um eine sichere KI-gestützte Exploration zu ermöglichen.

Simcenter PhysicsAI erweitert KI-beschleunigte Vorhersagen auf alle Studientypen: manuell, Sweeps, Smart Sweeps und Optimierung. Ingenieure erhalten tiefgreifende, vielfältige Einblicke und beschleunigen datengestützte Entscheidungen während des gesamten Konstruktionszyklus, einschließlich globaler Leistungswerte wie Widerstands- und Auftriebskoeffizienten, Oberflächenfeldverteilungen wie Druck und Wandschubspannung sowie umfassende 3D-Volumenfelder.