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CAESES by Friendship Systems est alimenté par Advanced Partner Alliance

Améliorez la simulation, améliorez l'ingénierie et optimisez la conception avec plus de 82 produits supplémentaires qui font déjà partie de votre offre. Découvrez des solutions tierces issues d'une source unique et unifiée que vous connaissez et en qui vous avez confiance grâce à l'Advanced Partner Alliance (APA).<br/>Les solutions APA sont proposées via le système de licences Altair Units, qui permet aux clients d'accéder à de multiples outils d'ingénierie à l'aide d'un pool de licences partagé. Cela réduit les obstacles à l'adoption et simplifie les achats pour vos clients.

Pourquoi Géométrie variable flexible et robuste pour les études de design?

CAESES est une plateforme de simulation et de conception pilotée par les données. Il inclut la modélisation et la variation de la géométrie paramétrique prêtes à être simulées, des capacités d'optimisation et l'analyse des données. Les clients utilisent CAESES avec leur outil de simulation, le plus souvent la dynamique des fluides numérique (CFD), pour concevoir et développer de meilleurs produits plus rapidement et de manière plus rentable.

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Avantages

  • Paramétrage intelligent et efficace de géométries complexes difficiles à paramétrer dans d'autres systèmes de CAO.
  • Variation de géométrie totalement robuste pour les études de conception et l'optimisation, y compris la prise en compte des contraintes géométriques.
  • Pas de modèles de boîtes noires et intégration flexible dans les flux de travail existants. Chaque aspect du processus peut être configuré par l'utilisateur en fonction de ses besoins.

Fonctions phares

Applications dans le monde réel

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Génération de données pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique

Le ML training nécessite de nombreuses données, mais la génération de géométries complexes est souvent instable. CAESES propose un paramétrage robuste et flexible qui minimise les variables et respecte les contraintes. Cela optimise l'exploration de l'espace de conception, accélérant ainsi de manière significative la génération de données d'entraînement pour l'IA.

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