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CAESES by Friendship Systems impulsado por Advanced Partner Alliance

Mejore la simulación, la ingeniería y optimice el diseño con más de 82 productos adicionales que ya forman parte de su oferta. Descubra soluciones de terceros de una única fuente unificada que conozca y en la que confíe a través de la alianza de socios avanzados (APA).
Las soluciones APA se ofrecen a través del sistema de licencias Altair Units, que permite a los clientes acceder a varias herramientas de ingeniería mediante un conjunto compartido de licencias. Esto reduce las barreras de adopción y simplifica las adquisiciones para sus clientes.

¿Por qué Geometría variable flexible y robusta para estudios de diseño?

CAESES es una plataforma de simulación y diseño basado en datos. Incluye modelado y variación de geometría paramétrica listos para la simulación, capacidades de optimización y análisis de datos. Los clientes utilizan CAESES junto con su herramienta de simulación, la mayoría de las veces dinámica de fluidos computacional (CFD), para diseñar y desarrollar mejores productos de forma más rápida y rentable.

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Ventajas

  • Parametrización inteligente y eficiente de geometrías complejas que son difíciles de parametrizar en otros sistemas CAD.
  • Variación geométrica totalmente sólida para los estudios de diseño y la optimización, incluida la consideración de las restricciones geométricas.
  • Sin modelos de caja negra y con una integración flexible en los flujos de trabajo existentes. El usuario puede configurar todos los aspectos del proceso según sus necesidades.

Funcionalidades destacadas

Aplicaciones del mundo real

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Generación de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático

El entrenamiento de aprendizaje automático requiere una gran cantidad de datos, pero la generación de geometrías complejas suele ser inestable. CAESES proporciona una parametrización sólida y flexible que minimiza las variables y respeta las restricciones. Esto optimiza el diseño de la exploración espacial y acelera significativamente la generación de datos de entrenamiento para la IA.

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Información y recursos adicionales