Bereik een superieure simulatienauwkeurigheid met AI-gestuurde materiaalintelligentie. Beheer, modelleer en simuleer het gedrag van complexe materialen naadloos, van onbewerkte testgegevens tot gevalideerde, simulatieklare kaarten met oplossingsmateriaal, zodat volledige traceerbaarheid, conformiteit en technisch vertrouwen in de hele onderneming worden gegarandeerd.
Ontdek hoe materiaalwetenschappers en ingenieurs:
Nauwkeurige simulatie begint met betrouwbare gegevens. Elimineer datasilo's en handmatig opzoeken met een gecentraliseerde, door AI aangedreven materiaaldatabase. Krijg toegang tot gevalideerde datasets en kaarten met solvermateriaal die klaar zijn voor simulatie in structurele, vermoeiings-, thermische, fabricage- en elektromagnetische domeinen, zodat u minder tijd hoeft te besteden aan zoeken en meer tijd hebt om met vertrouwen te simuleren.
Ruwe testgegevens alleen kunnen niet leiden tot simulatie. Ingenieurs hebben gevalideerde materiaalmodellen nodig die nauwkeurig het gedrag in de praktijk weergeven. Geautomatiseerde workflows voor curve-aanpassing, extrapolatie en modelkalibratie zetten testresultaten om in materiaalkaarten die klaar zijn voor de simulatie, waardoor niet-lineair, hyperelastisch en snelheidsafhankelijk gedrag wordt ondersteund, handmatige inspanningen worden verminderd en de consistentie tussen fysieke en virtuele invoer wordt gegarandeerd.
Composieten en heterogene materialen gedragen zich op elke schaal anders. Het nauwkeurig vastleggen van die complexiteit, zonder aan rekenefficiëntie in te boeten, is essentieel voor betrouwbare structurele simulatie. Met behulp van Reduced Order Modeling met 3D-FEA-eenheidscellen kunnen ingenieurs voorspellende materiaalmodellen ontwikkelen die een brug slaan tussen materiaalfysica op microschaal en structurele prestaties op macroschaal van toonaangevende oplossers.
Fysieke tests alleen kunnen geen gelijke tred houden met de snelheid waarmee moderne producten worden ontwikkeld. Hiaten in de gegevens, afwijkingen en niet-geteste varianten vertragen de kwalificatie en verhogen het risico. Geïntegreerde AI- en machine learning-tools analyseren bestaande datasets om materiaaleigenschappen te voorspellen, optimale modellen aan te bevelen en de kwalificatie te versnellen, waardoor snellere innovatie mogelijk wordt met minder fysieke tests en duurzamere materiaalbeslissingen.
Materiële gegevens die afzonderlijk worden gecreëerd, kunnen geen ondersteuning bieden voor beslissingen in verschillende technische processen. Teams hebben een verbonden, traceerbare stroom van materiële informatie nodig, van leveranciersgegevens tot karakterisering, modellering en virtuele validatie. Een digitale thread voor uniforme materialen zorgt voor consistente materiaaldefinities, veilige samenwerking en volledige traceerbaarheid van de regelgeving, van het vroege ontwerp tot de productie.
