왜 그럴까요 디자인 연구를 위한 유연하고 견고한 가변 지오메트리?
CAESES는 시뮬레이션과 데이터 기반 설계를 위한 플랫폼이에요.시뮬레이션할 수 있는 파라메트릭 지오메트리 모델링과 변형, 최적화 기능, 데이터 분석이 포함돼요.고객들은 CAESES를 시뮬레이션 도구 (대부분 전산 유체 역학 (CFD)) 와 함께 사용하여 더 나은 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 설계하고 개발해요.

CAESES는 시뮬레이션과 데이터 기반 설계를 위한 플랫폼이에요.시뮬레이션할 수 있는 파라메트릭 지오메트리 모델링과 변형, 최적화 기능, 데이터 분석이 포함돼요.고객들은 CAESES를 시뮬레이션 도구 (대부분 전산 유체 역학 (CFD)) 와 함께 사용하여 더 나은 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 설계하고 개발해요.


가장 복잡한 지오메트리 (예: 프리폼 셰이프) 까지도 스마트하고 효율적으로 파라미터화할 수 있어 지오메트리 변형 자동 생성에 적합해요.

유연하고 사용하기 쉬운 모핑 방법 도구 상자를 통해 가져온 지오메트리를 수정해요.

가능한 설계 변형을 보장하기 위해 예를 들어 제조나 포장상의 이유로 인한 기하학적 제약을 고려해요.

임의의 외부 시뮬레이션 도구에 연결할 수 있는 사용자 구성 가능한 개방형 인터페이스예요.

ML 교육에는 방대한 데이터가 필요한데 복잡한 기하학 생성은 불안정한 경우가 많아요.CAESES는 변수를 최소화하고 제약 조건을 준수하는 강력하고 유연한 매개변수화를 제공해요.이는 설계 공간 탐색을 최적화하여 AI 교육 데이터 생성을 크게 가속화해요.