Skip to main content
Αυτή η σελίδα εμφανίζεται με χρήση αυτόματης μετάφρασης. Προβολή στα Αγγλικά;

CAESES by Friendship Systems τροφοδοτείται από Advanced Partner Alliance

Βελτιώστε την προσομοίωση, βελτιώστε τη μηχανική και βελτιστοποιήστε το σχεδιασμό με επιπλέον 82+ προϊόντα που αποτελούν ήδη μέρος της προσφοράς σας. Ανακαλύψτε λύσεις τρίτων κατασκευαστών από μία ενιαία πηγή που γνωρίζετε και εμπιστεύεστε μέσω της Advanced Partner Alliance (APA).<br/>Οι λύσεις APA παρέχονται μέσω του συστήματος αδειοδότησης Altair Units, το οποίο επιτρέπει στους πελάτες να έχουν πρόσβαση σε πολλά εργαλεία μηχανικής χρησιμοποιώντας μια κοινή ομάδα αδειών. Αυτό μειώνει τα εμπόδια στην υιοθέτηση και απλοποιεί τις προμήθειες για τους πελάτες σας.

Γιατί Ευέλικτη και στιβαρή μεταβλητή γεωμετρία για μελέτες σχεδιασμού?

Το CAESES είναι μια πλατφόρμα προσομοίωσης και σχεδιασμού βάσει δεδομένων. Περιλαμβάνει μοντελοποίηση και παραλλαγή παραμετρικής γεωμετρίας έτοιμη για προσομοίωση, δυνατότητες βελτιστοποίησης και ανάλυση δεδομένων. Οι πελάτες χρησιμοποιούν το CAESES μαζί με το εργαλείο προσομοίωσής τους - συνήθως υπολογιστική δυναμική ρευστών (CFD) - για να σχεδιάσουν και να αναπτύξουν καλύτερα προϊόντα γρηγορότερα και πιο οικονομικά.

Καμία απάντηση

Οφέλη

  • Ευφυής, αποτελεσματική παραμετροποίηση σύνθετων γεωμετριών που είναι δύσκολο να παραμετροποιηθούν σε άλλα συστήματα CAD.
  • Πλήρως ισχυρή παραλλαγή γεωμετρίας για μελέτες σχεδιασμού και βελτιστοποίηση, συμπεριλαμβανομένης της εξέτασης των περιορισμών γεωμετρίας.
  • Χωρίς μοντέλα μαύρου κουτιού και ευέλικτη ενσωμάτωση στις υπάρχουσες ροές εργασίας. Κάθε πτυχή της διαδικασίας μπορεί να διαμορφωθεί από τον χρήστη στις απαιτήσεις του.

Διακεκριμένες δυνατότητες

Εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Select...
Καμία απάντηση

Δημιουργία δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης

Η εκπαίδευση ML απαιτεί τεράστια δεδομένα, ωστόσο η δημιουργία σύνθετης γεωμετρίας είναι συχνά ασταθής. Το CAESES παρέχει ισχυρή, ευέλικτη παραμετροποίηση που ελαχιστοποιεί τις μεταβλητές και σέβεται τους περιορισμούς. Αυτό βελτιστοποιεί τη σχεδιαστική εξερεύνηση του διαστήματος, επιταχύνοντας σημαντικά τη δημιουργία δεδομένων εκπαίδευσης για την τεχνητή νοημοσύνη.

Εξερευνήστε πόρους και σχετικά προϊόντα

Πρόσθετες πληροφορίες και πόροι