Tehisintellekti juhitud materjalide intelligentsusega saavutage suurepärane simulatsioonitäpsus. Hallake, modelleerige ja simuleerige sujuvalt keerulist materjali käitumist alates töötlemata testiandmetest kuni valideeritud, simulatsioonivalmis lahendusmaterjalikaartideni, tagades täieliku jälgitavuse, vastavuse ja insenerusalduse kogu ettevõttes.
Avastage, kuidas materjaliteadlased ja insenerid saavad:
Täpne simulatsioon algab usaldusväärsete andmetega. Kõrvaldage andmesilod ja käsitsi otsing tsentraliseeritud tehisintellektiga töötava materjaliandmebaasiga. Juurdepääs valideeritud andmekogumitele ja simulatsioonivalmis lahendusmaterjalikaartidele struktuuri-, väsimus-, termilises, tootmis- ja elektromagnetilises valdkonnas — nii kulutate vähem aega otsimisele ja rohkem aega enesekindlalt simuleerimisele.
Ainuüksi töötlemata testiandmed ei saa simulatsiooni juhtida. Insenerid vajavad valideeritud materjalimudeleid, mis kajastavad täpselt reaalset käitumist. Automatiseeritud kõverate sobitamise, ekstrapoleerimise ja mudeli kalibreerimise töövood muudavad testitulemused simulatsioonivalmis materjalikaartideks - toetades mittelineaarset, hüperelastilist ja kiirusest sõltuvat käitumist, vähendades käsitsi pingutusi ja tagades järjepidevuse füüsiliste ja virtuaalsete sisendite vahel.
Komposiidid ja heterogeensed materjalid käituvad igas skaalas erinevalt. Selle keerukuse täpne jäädvustamine, ohverdamata arvutuslikku tõhusust, on usaldusväärse struktuurisimulatsiooni jaoks hädavajalik. Kasutades vähendatud tellimuse modelleerimist 3D FEA ühikute lahendustega, saavad insenerid välja töötada ennustavaid materjalimudeleid, mis ühendavad mikro-skaala materjalifüüsika makroskaala struktuurilise jõudlusega juhtivate lahenduste vahel.
Ainuüksi füüsiline testimine ei suuda kaasaegse tootearenduse kiirusega sammu pidada. Andmelüngad, kõrvalekalded ja testimata variandid aeglustavad kvalifikatsiooni ja suurendavad riski. Integreeritud tehisintellekti ja masinõppe tööriistad analüüsivad olemasolevaid andmekogumeid, et ennustada materjali omadusi, soovitada optimaalseid mudeleid ja kiirendada kvalifikatsiooni, võimaldades kiiremat innovatsiooni vähemate füüsikaliste testide ja jätkusuutlikumate
Isoleeritult loodud materjaliandmed ei saa toetada otsuseid kogu inseneriprotsesside vahel. Meeskonnad vajavad ühendatud, jälgitavat materiaalse intelligentsuse voogu - alates tarnijaandmetest kuni iseloomustamise, modelleerimise ja virtuaalse valideerimiseni. Ühtne materjalide digitaalne niit tagab materjalide järjepidevad määratlused, turvalise koostöö ja täieliku regulatiivse jälgitavuse alates varajasest projekteerimisest kuni tootmiseni.
