Pospešite inovacije izdelkov z vključitvijo umetne inteligence in podatkovne znanosti v svoje inženirske delovne tokove. Od nadomestnih modelov, ki jih poganja umetna inteligenca, in modeliranja z zmanjšanim vrstnim redom do inteligentnega raziskovanja oblikovanja, hitro pretvorite simulacijske in testne podatke v uporaben vpogled v vsaki stopnji oblikovanja izdelka.
Odkrijte, kako lahko inženirji, od oblikovalcev do analitikov,:
Tradicionalni reševalci na strukturnih, toplotnih, tekočih, proizvodnih in elektromagnetnih področjih so računalniško intenzivni in upočasnjujejo inovacije. Geometrijski modeli globokega učenja, usposobljeni za simulacijske podatke, delujejo neposredno na mrežah in CAD modelih, kar zagotavlja popolne rezultate 3D polja v nekaj sekundah. Inženirji lahko ocenjujejo zasnove v realnem času in izvajajo študije optimizacije, ne da bi potrebovali strokovno znanje AI.
Tradicionalno raziskovanje oblikovanja je časovno intenzivno in tveganje manjka optimalnih rezultatov. Algoritem SHERPA - hibrid, prilagodljiv in izboljšan z umetno inteligenco, se iz simulacijskih in testnih podatkov uči za navigacijo po zapletenih oblikovalskih prostorih. S podporo multidisciplinarni optimizaciji oblikovanja (MDO) se sinhronizira na različnih inženirskih področjih za prepoznavanje visoko zmogljivih modelov, odkrivanje boljših kompromisov in hitrejše sprejemanje samozavestnih odločitev.
Modeli FEA, CFD in DEM z visoko natančnostjo zahtevajo znatne računske vire in čas. Modeliranje z zmanjšanim vrstnim redom poenostavi zapletenost teh modelov v izjemno hitre in natančne predstavitve z uporabo pravilne ortogonalne razgradnje (POD), Krylova in metod nevronske mreže. Izvoz prek FMI, ONNX ali C-kode omogoča nemoteno integracijo v sistemsko simulacijo in digitalne dvojčke, ne da bi pri tem žrtvovali natančnost.
Statični modeli ne morejo slediti zapletenosti resničnega sveta. Izvršljivi digitalni dvojčki pakira modele, ki temeljijo na fiziki, AI in reduciranem vrstnem redu, v prenosne, samostojne primere, ki jih je mogoče namestiti na robu, v oblaku ali na kraju samem. Z nenehnim zrcaljenjem fizičnih sredstev XDT-ji omogočajo spremljanje učinkovitosti v realnem času in napovedno vzdrževanje, kar inženirjem omogoča sprejemanje odločitev, ki temeljijo na podatkih v celotnem življenjskem ciklu izdelka.
Raziščite Simcenter Digital Twin Gateway
