Acelere a inovação de produtos incorporando IA e ciência de dados nos seus fluxos de trabalho de engenharia. De modelos substitutos alimentados por IA e modelagem de ordem reduzida à exploração inteligente do design, transforme rapidamente os dados de simulação e teste em insights acionáveis em todas as fases do design do produto.
Descubra como os engenheiros, de designers a analistas, podem:
Os solucionadores tradicionais nos domínios estrutural, térmico, fluido, manufatureiro e eletromagnético são computacionalmente intensivos - abrandando a inovação. Os modelos geométricos de deep learning treinados em dados de simulação operam diretamente em malhas e modelos CAD, entregando resultados de campo 3D completos em segundos. Os engenheiros podem avaliar projetos em tempo real e executar estudos de otimização sem exigir conhecimentos especializados em IA.
A exploração de design tradicional é demorada e corre o risco de perder os melhores resultados. O algoritmo SHERPA - híbrido, adaptativo e melhorado por IA, aprende com dados de simulação e teste para navegar em espaços de design complexos. Apoiando a Multidisciplinar Design Optimization (MDO), sincroniza entre domínios de engenharia para identificar designs de alto desempenho, descobrir melhores compensações e conduzir decisões confiantes mais rapidamente.
Os modelos FEA, CFD e DEM de alta fidelidade exigem recursos computacionais e tempo significativos. A modelagem por ordem reduzida simplifica a complexidade destes modelos em representações ultra-rápidas e precisas usando métodos de Decomposição Ortogonal Adequada (POD), Krylov e redes neurais. A exportação via FMI, ONNX ou C-code permite uma integração perfeita na simulação do sistema e gémeos digitais, sem sacrificar a precisão.
Os modelos estáticos não conseguem acompanhar a complexidade do mundo real. Os gêmeos digitais executáveis empacotam modelos baseados em física, IA e de ordem reduzida em instâncias portáteis e independentes - implantáveis na borda, na nuvem ou no local. Ao espelhar continuamente os ativos físicos, os XDTs permitem a monitorização do desempenho em tempo real e a manutenção preditiva, capacitando os engenheiros a tomarem decisões baseadas em dados ao longo do ciclo de vida do produto.
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