Επιτύχετε ανώτερη ακρίβεια προσομοίωσης με την ευφυΐα υλικών που βασίζονται σε AI. Διαχειριστείτε απρόσκοπτα, μοντελοποιήστε και προσομοιώστε πολύπλοκη συμπεριφορά υλικού από ακατέργαστα δεδομένα δοκιμών έως επικυρωμένες κάρτες υλικού λύτη έτοιμες για προσομοίωση, εξασφαλίζοντας πλήρη ιχνηλασιμότητα, συμμόρφωση και εμπιστοσύνη μηχανικής σε όλη την επιχείρηση.
Ανακαλύψτε πώς οι επιστήμονες και οι μηχανικοί υλικών μπορούν:
Η ακριβής προσομοίωση ξεκινά με αξιόπιστα δεδομένα. Εξαλείψτε τα σιλό δεδομένων και τη χειροκίνητη αναζήτηση με μια κεντρική βάση δεδομένων υλικού που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη. Αποκτήστε πρόσβαση σε επικυρωμένα σύνολα δεδομένων και κάρτες υλικών επίλυσης έτοιμες για προσομοίωση σε δομικούς, κόπωσης, θερμικούς, κατασκευαστικούς και ηλεκτρομαγνητικούς τομείς - ώστε να αφιερώνετε λιγότερο χρόνο στην αναζήτηση και περισσότερο χρόνο προσομοίωσης με αυτοπεποίθηση.
Τα ακατέργαστα δεδομένα δοκιμής από μόνα τους δεν μπορούν να οδηγήσουν προσομοί Οι μηχανικοί χρειάζονται επικυρωμένα μοντέλα υλικών που αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια τη συμπεριφορά του πραγματικού κόσμου. Οι αυτοματοποιημένες ροές εργασίας προσαρμογής καμπυλών, παρέκτασης και βαθμονόμησης μοντέλου μετατρέπουν τα αποτελέσματα των δοκιμών σε κάρτες υλικών έτοιμες για προσομοίωση - υποστηρίζοντας μη γραμμικές, υπερελαστικές και εξαρτώμενες από το ρυθμό συμπεριφορές, μειώνοντας τη χειρωνακτική προσπάθεια και διασφαλίζοντας συνέπεια μεταξύ φυσικών και εικονικών εισόδων.
Τα σύνθετα υλικά και τα ετερογενή υλικά συμπεριφέρονται διαφορετικά σε κάθε κλίμακα. Η ακριβής καταγραφή αυτής της πολυπλοκότητας, χωρίς να θυσιάζεται η υπολογιστική απόδοση είναι απαραίτητη για αξιόπιστη δομική προσομοίωση. Χρησιμοποιώντας μοντελοποίηση μειωμένης τάξης με τρισδιάστατες μονάδες FEA, οι μηχανικοί μπορούν να αναπτύξουν μοντέλα προγνωστικών υλικών που γεφυρώνουν τη φυσική υλικών μικροκλίμακας με δομικές επιδόσεις μακροκλίμακας σε κορυφαίους λύτες.
Οι φυσικές δοκιμές από μόνες τους δεν μπορούν να συμβαδίσουν με την ταχύτητα της σύγχρονης ανάπτυξης προϊόντων. Τα κενά δεδομένων, οι ανωμαλίες και οι μη δοκιμασμένες παραλλαγές επιβραδύνουν την πιστοποίηση και αυξάνουν τον κίνδυνο. Τα ολοκληρωμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης αναλύουν υπάρχοντα σύνολα δεδομένων για να προβλέψουν τις ιδιότητες των υλικών, να προτείνουν βέλτιστα μοντέλα και να επιταχύνουν την πιστοποίηση, επιτρέποντας ταχύτερη καινοτομία με λιγότερες φυσικές δοκιμές και πιο βιώσιμες αποφάσεις υλικών.
Τα δεδομένα υλικού που δημιουργούνται μεμονωμένα δεν μπορούν να υποστηρίξουν αποφάσεις σε όλες τις διαδικασίες μηχανικής. Οι ομάδες χρειάζονται μια συνδεδεμένη, ανιχνεύσιμη ροή υλικής νοημοσύνης - από δεδομένα προμηθευτών έως χαρακτηρισμό, μοντελοποίηση και εικονική επικύρωση. Ένα ενοποιημένο ψηφιακό νήμα υλικών εξασφαλίζει συνεπείς ορισμούς υλικών, ασφαλή συνεργασία και πλήρη ρυθμιστική ιχνηλασιμότητα από τον αρχικό σχεδιασμό έως την παραγωγή.
