Dosežite vrhunsko natančnost simulacije z inteligenco materialov, ki jo poganja AI. Brezhibno upravljajte, modelirajte in simulirajte kompleksno obnašanje materialov od surovih preskusnih podatkov do potrjenih kartic za reševalce, pripravljenih za simulacijo, ki zagotavljajo popolno sledljivost, skladnost in inženirsko zaupanje v celotnem podjetju.
Odkrijte, kako lahko znanstveniki in inženirji materialov:
Natančna simulacija se začne z zaupanja vrednimi podatki. Odpravite podatkovne silose in ročno iskanje s centralizirano zbirko podatkov o materialih, ki jo poganja umetna inteligenca. Dostopajte do potrjenih naborov podatkov in kartic za reševanje, pripravljenih za simulacijo, na strukturnih, utrujenih, toplotnih, proizvodnih in elektromagnetnih področjih — tako porabite manj časa za iskanje in več časa za samozavestno simulacijo.
Sami surovi testni podatki ne morejo poganjati simulacije. Inženirji potrebujejo potrjene modele materialov, ki natančno odražajo vedenje v resničnem svetu. Avtomatizirani delovni poteki prilagajanja krivulj, ekstrapolacije in kalibracije modelov pretvorijo rezultate testov v materialne kartice, pripravljene za simulacijo - podpirajo nelinearno, hiperelastično in od hitrosti odvisno vedenje, zmanjšujejo ročni napor in zagotavljajo skladnost med fizičnimi in virtualnimi vhodi.
Kompozitni materiali in heterogeni materiali se na vsakem obsegu obnašajo drugače. Natančno zajemanje te kompleksnosti brez žrtvovanja računalniške učinkovitosti je bistvenega pomena za zanesljivo strukturno simulacijo. Z uporabo modeliranja zmanjšanih naročil s celicami 3D FEA enot lahko inženirji razvijejo napovedne modele materialov, ki premostijo fiziko materialov v mikro merilu z makrostrukturno zmogljivostjo med vodilnimi reševalci.
Samo fizično testiranje ne more slediti hitrosti sodobnega razvoja izdelkov. Vrzeli v podatkih, anomalije in nepreizkušene različice upočasnijo kvalifikacijo in povečajo tveganje. Integrirana orodja za umetno inteligenco in strojno učenje analizirajo obstoječe nabore podatkov, da napovedujejo lastnosti materiala, priporočajo optimalne modele in pospešijo kvalifikacijo, kar omogoča hitrejše inovacije z manj fizičnimi testi in bolj trajnostnimi odločitvami glede materialov.
Materialni podatki, ustvarjeni ločeno, ne morejo podpirati odločitev med inženirskimi procesi. Ekipe potrebujejo povezan, sledljiv tok materialne inteligence - od podatkov dobaviteljev do karakterizacije, modeliranja in virtualne validacije. Enotna digitalna nit materialov zagotavlja dosledne opredelitve materialov, varno sodelovanje in popolno sledljivost predpisov od zgodnjega načrtovanja do proizvodnje.
