なぜでしょうか 設計研究用の柔軟で堅牢な可変幾何学。
CAESESは、シミュレーションとデータ主導型の設計のためのプラットフォームです。シミュレーション対応のパラメトリックジオメトリモデリングとバリエーション、最適化機能、データ分析が含まれています。顧客は、CAESESをシミュレーションツール(ほとんどの場合、数値流体力学(CFD))と併用して、より良い製品をより迅速かつ費用対効果の高い方法で設計および開発しています。

CAESESは、シミュレーションとデータ主導型の設計のためのプラットフォームです。シミュレーション対応のパラメトリックジオメトリモデリングとバリエーション、最適化機能、データ分析が含まれています。顧客は、CAESESをシミュレーションツール(ほとんどの場合、数値流体力学(CFD))と併用して、より良い製品をより迅速かつ費用対効果の高い方法で設計および開発しています。


最も複雑な形状(自由形状など)でもスマートで効率的なパラメータ設定が可能で、形状バリアントの自動生成に適しています。

柔軟で使いやすいモーフィング方法のツールボックスを使用して、インポートしたジオメトリを変更します。

実現可能な設計バリエーションを確保するために、製造や包装上の理由などによる幾何学的な制約を考慮します。

オープンでユーザー設定可能なインターフェースで、任意の外部シミュレーションツールに接続できます。

MLtraining には膨大なデータが必要ですが、複雑なジオメトリの生成はしばしば不安定です。CAESESは、変数を最小限に抑え、制約を尊重する、堅牢で柔軟なパラメータ設定を提供します。これにより、設計空間の探索が最適化され、AIのtraining データの生成が大幅に加速されます。