Saavuta ylivoimainen simulointitarkkuus tekoälyn avulla. Hallitse, mallintaa ja simuloi saumattomasti monimutkaista materiaalien käyttäytymistä raakatestitiedoista validoituihin, simulaatiovalmiisiin ratkaisijamateriaalikortteihin varmistaen täyden jäljitettävyyden, vaatimustenmukaisuuden ja teknisen luottamuksen koko yrityksessä.
Tutustu siihen, miten materiaalitieteilijät ja -insinöörit voivat:
Tarkka simulointi alkaa luotettavista tiedoista. Poista tietosiilot ja manuaalinen haku keskitetyllä tekoälypohjaisella materiaalitietokannalla. Käytä validoituja tietojoukkoja ja simulaatiovalmiita ratkaisijamateriaalikortteja rakenne-, väsymis-, lämpö-, valmistus- ja sähkömagneettisista osa-alueista — joten käytät vähemmän aikaa etsimiseen ja enemmän aikaa luotettavan simuloinnin tekemiseen.
Pelkästään raakatestitiedot eivät voi ohjata simulaatiota. Insinöörit tarvitsevat validoituja materiaalimalleja, jotka heijastavat tarkasti reaalimaailman käyttäytymistä. Automaattiset käyrän sovitus-, ekstrapolointi- ja mallien kalibrointityönkulut muuttavat testitulokset simulaatiovalmiiksi materiaalikortteiksi, jotka tukevat epälineaarista, hyperelastista ja nopeudesta riippuvaa käyttäytymistä, vähentävät manuaalista työtä ja varmistavat fyysisten ja virtuaalisten syötteiden johdonmukaisuuden.
Komposiitit ja heterogeeniset materiaalit käyttäytyvät eri tavalla jokaisessa mittakaavassa. Tämän monimutkaisuuden tarkka tallentaminen laskentatehokkuudesta tinkimättä on välttämätöntä luotettavan rakennesimulaation kannalta. Käyttämällä pienennettyä tilausmallinnusta 3D-FEA-yksikkökennoilla insinöörit voivat kehittää ennustavia materiaalimalleja, jotka yhdistävät mikromittakaavan materiaalifysiikan ja makroskaalaisen rakenteellisen suorituskyvyn johtavien ratkaisijoiden välillä.
Pelkkä fyysinen testaus ei pysty pysymään nykyaikaisen tuotekehityksen vauhdissa. Tietoaukot, poikkeavuudet ja testaamattomat variantit hidastavat pätevyyttä ja lisäävät riskiä. Integroidut tekoäly- ja koneoppimistyökalut analysoivat olemassa olevia tietojoukkoja ennustaakseen materiaalien ominaisuuksia, suosittelevat optimaalisia malleja ja nopeuttavat pätevyyttä, mikä mahdollistaa nopeamman innovoinnin vähentämällä fyysisiä testejä ja kestävämmillä materiaalipäätöksillä.
Yksittäin luodut materiaalitiedot eivät voi tukea päätöksiä kaikissa suunnitteluprosesseissa. Tiimit tarvitsevat yhdistetyn, jäljitettävän aineellisen älykkyyden virran toimittajatiedoista karakterisointiin, mallintamiseen ja virtuaaliseen validointiin. Yhtenäinen digitaalinen materiaalilanka takaa yhdenmukaiset materiaalimääritykset, turvallisen yhteistyön ja täyden sääntelyn jäljitettävyyden varhaisesta suunnittelusta tuotantoon.
