Pasiekite puikų modeliavimo tikslumą naudodami dirbtinio intelekto medžiagų intelektą. Sklandžiai valdykite, modeliuokite ir modeliuokite sudėtingą medžiagų elgseną nuo neapdorotų bandymų duomenų iki patvirtintų, modeliavimui paruoštų sprendžiamųjų medžiagų kortelių, užtikrinančių visišką atsekamumą, atitikimą ir inžinerinį pasitikėjimą visoje įmonėje.
Sužinokite, kaip medžiagų mokslininkai ir inžinieriai gali:
Tikslus modeliavimas prasideda patikimais duomenimis. Pašalinkite duomenų silosą ir rankinę peržvalgą naudodami centralizuotą, AI valdomą medžiagų duomenų bazę. Pasiekite patvirtintus duomenų rinkinius ir modeliavimui paruoštų sprendžiamųjų medžiagų korteles struktūrinėse, nuovargio, šiluminėse, gamybos ir elektromagnetinėse srityse - todėl praleisite mažiau laiko ieškodami ir daugiau laiko imituodami užtikrintai.
Vien neapdoroti bandymo duomenys negali paskatinti modeliavimo. Inžinieriams reikia patvirtintų medžiagų modelių, kurie tiksliai atspindėtų realų elgesį. Automatizuotos kreivių montavimo, ekstrapoliacijos ir modelių kalibravimo darbo eigos bandymų rezultatus paverčia modeliavimui paruoštomis medžiagų kortelėmis - palaikydamos netiesinį, hiperelastinį ir nuo greičio priklausomą elgesį, sumažindamos rankines pastangas ir užtikrindamos fizinių ir virtualių įėjimų nuoseklumą.
Kompozitai ir nevienalytės medžiagos kiekvienu mastu elgiasi skirtingai. Tiksliai užfiksuoti šį sudėtingumą, neprarandant skaičiavimo efektyvumo, būtina patikimam struktūriniam modeliavimui. Naudodami sumažintų užsakymų modeliavimą su 3D FEA vienetinėmis ląstelėmis, inžinieriai gali sukurti nuspėjamuosius medžiagų modelius, kurie sujungtų mikromastelio medžiagų fiziką su makromasto struktūriniu našumu pirmaujančiuose sprendėjuose.
Vien fiziniai bandymai negali neatsilikti nuo šiuolaikinio produkto kūrimo greičio. Duomenų spragos, anomalijos ir neišbandyti variantai lėtina kvalifikaciją ir didina riziką. Integruoti AI ir mašininio mokymosi įrankiai analizuoja esamus duomenų rinkinius, kad būtų galima numatyti medžiagų savybes, rekomenduoti optimalius modelius ir pagreitinti kvalifikaciją, leidžiant greičiau diegti naujoves mažiau fizinių testų ir tvaresnių medžiagų sprendimų.
Materialiniai duomenys, sukurti atskirai, negali paremti sprendimų visuose inžineriniuose procesuose. Komandoms reikia prijungto, atsekamo materialinės žvalgybos srauto - nuo tiekėjų duomenų iki apibūdinimo, modeliavimo ir virtualaus patvirtinimo. Vieningas medžiagų skaitmeninis siūlas užtikrina nuoseklų medžiagų apibrėžimą, saugų bendradarbiavimą ir visišką reguliavimo atsekamumą nuo ankstyvo projektavimo iki gamybos.
