Postignite vrhunsku točnost simulacije uz inteligenciju materijala vođenih umjetnom inteligencijom. Besprijekorno upravljajte, modelirajte i simulirajte složeno ponašanje materijala od sirovih testnih podataka do provjerenih kartica za rješavanje materijala spremnih za simulaciju, osiguravajući potpunu sljedivost, usklađenost i inženjersko povjerenje u cijelom poduzeću.
Otkrijte kako znanstvenici i inženjeri materijala mogu:
Točna simulacija započinje pouzdanim podacima. Uklonite silose podataka i ručno pretraživanje pomoću centralizirane baze podataka materijala na umjetnoj inteligenciji. Pristupite potvrđenim skupovima podataka i karticama materijala za rješavanje spremnih za simulaciju u strukturnim, umornim, termičkim, proizvodnim i elektromagnetskim domenama - tako da trošite manje vremena na pretraživanje i više vremena simulirajući s povjerenjem.
Sami sirovi testni podaci ne mogu pokrenuti simulaciju. Inženjeri trebaju potvrđene modele materijala koji točno odražavaju ponašanje u stvarnom svijetu. Automatizirani radni tijekovi prilagođavanja krivulje, ekstrapolacije i kalibracije modela pretvaraju rezultate ispitivanja u materijalne kartice spremne za simulaciju - podržavajući nelinearna, hiperelastična ponašanja i ponašanja ovisna o brzini, smanjujući ručni napor i osiguravajući dosljednost između fizičkih i virtualnih ulaza.
Kompoziti i heterogeni materijali ponašaju se različito na svakoj ljestvici. Precizno snimanje te složenosti, bez žrtvovanja računske učinkovitosti, neophodno je za pouzdanu strukturnu simulaciju. Koristeći modeliranje smanjenog reda s 3D FEA jedinicama, inženjeri mogu razviti modele prediktivnih materijala koji premošćuju fiziku materijala u mikro razmjerima sa strukturnim performansama u makro-skali među vodećim rješavačima.
Samo fizičko testiranje ne može ići u korak s brzinom modernog razvoja proizvoda. Praznine u podacima, anomalije i neprovjerene varijante usporavaju kvalifikaciju i povećavaju rizik. Integrirani alati za umjetnu inteligenciju i strojno učenje analiziraju postojeće skupove podataka kako bi predvidjeli svojstva materijala, preporučili optimalne modele i ubrzali kvalifikaciju, omogućujući brže inovacije uz manje fizičkih testova i održivije odluke o materijalu.
Materijalni podaci stvoreni izolirano ne mogu podržati odluke u svim inženjerskim procesima. Timovima je potreban povezan, sljediv protok materijalne inteligencije - od podataka dobavljača preko karakterizacije, modeliranja i virtualne provjere valjanosti. Jedinstvena digitalna nit materijala osigurava dosljedne definicije materijala, sigurnu suradnju i potpunu regulatornu sljedivost od ranog dizajna do proizvodnje.
