Ubrzajte inovacije proizvoda ugrađivanjem AI i nauke o podacima u svoje inženjerske tokove rada. Od surogat modela koji pokreću AI i modeliranja smanjenog reda do inteligentnog istraživanja dizajna, brzo transformišite podatke o simulaciji i testiranju u uvid koji se može primeniti u svakoj fazi dizajna proizvoda.
Otkrijte kako inženjeri, od dizajnera do analitičara, mogu:
Tradicionalni rešavači u strukturnim, termičkim, fluidnim, proizvodnim i elektromagnetnim domenima računski su intenzivni - usporavaju inovacije. Geometrijski modeli dubokog učenja obučeni na simulacionim podacima rade direktno na mrežama i CAD modelima, pružajući pune 3D rezultate polja za nekoliko sekundi. Inženjeri mogu procenjivati dizajne u realnom vremenu i pokrenuti studije optimizacije bez potrebe za stručnom veštačkom veštačkom inteligencijom.
Tradicionalno istraživanje dizajna je vremenski intenzivno i rizikuje da nedostaju optimalni ishodi. SHERPA algoritam - hibridni, adaptivni i poboljšan veštačkom inteligencijom, uči iz simulacionih i testnih podataka za navigaciju u složenim prostorima dizajna. Podržavajući multidisciplinarnu optimizaciju dizajna (MDO), sinhronizuje se u različitim inženjerskim domenima kako bi identifikovao dizajne visokih performansi, otkrio bolje kompromise i brže doneo sigurne odluke.
FEA, CFD i DEM modeli visoke vernosti zahtevaju značajne računske resurse i vreme. Modeliranje smanjenog reda pojednostavljuje složenost ovih modela u ultra brze, tačne prikaze koristeći metode pravilne ortogonalne dekompozicije (POD), Krilova i neuronske mreže. Izvoz putem FMI, ONNKS ili C-koda omogućava besprekornu integraciju u simulaciju sistema i digitalne blizance, bez žrtvovanja tačnosti.
Statički modeli ne mogu da idu u korak sa složenošću stvarnog sveta. Izvršni digitalni blizanci pakuju modele zasnovane na fizici, AI i smanjenom redu u prenosne, samostalne instance - koje se mogu primeniti na ivici, oblaku ili na licu mesta. Kontinuiranim preslikavanjem fizičkih sredstava, KSDT-ovi omogućavaju praćenje performansi u realnom vremenu i predviđanje održavanja, osnažujući inženjere da donose odluke zasnovane na podacima tokom životnog ciklusa proizvoda.
Istražite Simcenter Digital Twin Gateway
