AI主導の材料インテリジェンスで優れたシミュレーション精度を実現します。未加工のテストデータから検証済みでシミュレーション可能なソルバー材料カードまで、複雑な材料挙動をシームレスに管理、モデル化、シミュレーションして、企業全体の完全なトレーサビリティ、コンプライアンス、エンジニアリングの信頼性を確保します。
材料科学者とエンジニアがどのようにできるかを発見してください：
正確なシミュレーションは信頼できるデータから始まります。一元化されたAIを活用した材料データベースで、データのサイロ化や手動検索を排除します。構造、疲労、熱、製造、電磁の各領域にわたって、検証済みのデータセットとシミュレーション対応のソルバー材料カードにアクセスできます。これにより、検索に費やす時間を減らし、自信を持ってシミュレーションを行う時間を増やすことができます。
生のテストデータだけではシミュレーションはできません。エンジニアには、現実世界の挙動を正確に反映する検証済みの材料モデルが必要です。自動カーブフィッティング、外、モデルキャリブレーションのワークフローは、テスト結果をシミュレーション対応の材料カードに変換します。非線形、超弾性、速度依存の動作をサポートし、手作業を減らし、物理入力と仮想入力の一貫性を確保します。
複合材料と異種材料は、規模によって挙動が異なります。計算効率を犠牲にすることなく、その複雑さを正確に捉えることは、信頼性の高い構造シミュレーションに不可欠です。エンジニアは、3D FEAユニットセルを使用した次数削減モデリングを使用することで、主要なソルバー全体でマイクロスケールの材料物理学とマクロスケールの構造性能をつなぐ予測材料モデルを開発できます。
物理試験だけでは、現代の製品開発のスピードには追いつけません。データギャップ、異常、テストされていないバリアントは、認定を遅らせ、リスクを高めます。統合されたAIと機械学習ツールは、既存のデータセットを分析して材料特性を予測し、最適なモデルを推奨し、適格性確認を迅速に行います。これにより、物理試験の数を減らし、より持続可能な材料に関する意思決定を行うことで、より迅速なイノベーションが可能になります。
単独で作成された材料データは、エンジニアリングプロセス全体の意思決定をサポートできません。チームには、サプライヤーデータから特性評価、モデリング、仮想検証まで、つながりがあり追跡可能な材料情報の流れが必要です。統一された材料のデジタルスレッドにより、一貫した材料定義、安全なコラボレーション、および設計の初期から製造までの完全な規制トレーサビリティが保証されます。
