Arbeid sømløst med innfødte CAE-modeller i et virkelig løsnings-agnostisk miljø. Utnytt eldre simuleringsdata uten omformatering eller konvertering, noe som muliggjør raskere oppsett og forbedret interoperabilitet på tvers av verktøy og team — og generer mer verdi fra eksisterende ingeniørressurser.

Tren modeller ved hjelp av avansert geometrisk dyp læring, som opererer direkte på nett og CAD-modeller, og eliminerer manuell funksjonsteknikk. Ingeniører kan fritt utforske ukonvensjonelle, ikke-parametriske design mens de akselererer modellutviklingen og låser opp mer nøyaktige, fysikkbevisste spådommer på tvers av forskjellige topologier og former.

Identifiser design utenfor distribusjonen med en intelligent geometrisk likhetsmåling. Reduser risikoen og sørg for pålitelig innsikt — slik at ingeniører kan ta informerte beslutninger om når de skal stole på AI-forutsagte resultater og når de skal kjøre simuleringer med full fidelitet.

Få tilgang til Simcenter PhysicsAI direkte i Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab og Simcenter Inspire. Bygg inn geometrisk dyp læring i eksisterende arbeidsflyter med minimale forstyrrelser. Forbedre prosjekteringsproduktiviteten og få tilgang til rask, pålitelig designinnsikt i verktøyene du allerede bruker og stoler på.

Bryt ned arbeidsflytsiloer med Simcenter PhysicsaIs fleksible løsningsarkitektur. Ta med eksisterende CFD-resultater med høy kvalitet fra eldre løsere, rett inn i Design Manager som treningsdata. Fremskynd modelloppretting, forene arbeidsflyter på tvers av verktøy og team, og få større verdi fra eksisterende simuleringsressurser.

Simcenter PhysicsAI er fullt integrert i Design Manager i Simcenter STAR-CCM+, og leverer avanserte GDL-funksjoner uten å forstyrre etablerte arbeidsflyter. Ingeniører får tilgang til opplæring, validering og prediksjon i et enkelt, kjent grensesnitt for å eliminere kontekstbytte og maksimere produktiviteten.

Simcenter PhysicsAI håndterer naturlig polyedriske nett, bransjestandarden for CFD-simuleringer med høy kvalitet i Simcenter STAR-CCM+. GDL-modeller fanger opp rikere romlige relasjoner uten nettverkskonvertering eller forenkling — for å bevare simuleringens nøyaktighet og levere nøyaktige spådommer trygt over hele designområdet.

Simcenter PhysicsAI har en geometrisk likhetspoeng, en indikator basert på geometri og diskretisering som vurderer hvor lik et nytt design er til treningsdatasettet. Ingeniører vet umiddelbart om en prediksjon er pålitelig eller om en full CFD-kjøring er nødvendig - for å muliggjøre sikker AI-drevet leting.

Simcenter PhysicsAI utvider AI-akselerert prediksjon på tvers av alle studietyper: manuell, sveip, smart sveip og optimalisering. Ingeniører får dyp mangefasettert innsikt som akselererer datadrevne beslutninger gjennom hele designsyklusen, inkludert globale ytelsesverdier som drag- og løftekoeffisienter, overflatefeltfordelinger som trykk- og veggskjærspenning, og omfattende 3D-volumfelt.