Postignite vrhunsku tačnost simulacije pomoću inteligencije materijala vođenih AI. Besprekorno upravljajte, modelirajte i simulirajte složeno ponašanje materijala od sirovih testnih podataka do potvrđenih kartica materijala za rešavanje spremnih za simulaciju, obezbeđujući potpunu sljedivost, usklađenost i inženjersko poverenje u celom preduzeću.
Otkrijte kako naučnici i inženjeri materijala mogu:
Tačna simulacija započinje pouzdanim podacima. Eliminišite silose podataka i ručno pretraživanje pomoću centralizovane baze podataka materijala na veštačkoj inteligenciji. Pristupite potvrđenim skupovima podataka i karticama materijala za rešavanje spremnim za simulaciju u strukturnim, zamornim, termičkim, proizvodnim i elektromagnetnim domenima - tako da trošite manje vremena na pretraživanje i više vremena simulirajući sa pouzdanjem.
Sami sirovi testni podaci ne mogu pokrenuti simulaciju. Inženjerima su potrebni potvrđeni modeli materijala koji tačno odražavaju ponašanje u stvarnom svetu. Automatski radni tokovi prilagođavanja krivulje, ekstrapolacije i kalibracije modela transformišu rezultate testa u materijalne kartice spremne za simulaciju - podržavajući nelinearna, hiperelastična i brzina zavisna ponašanja, smanjujući ručni napor i obezbeđujući doslednost između fizičkih i virtuelnih ulaza.
Kompoziti i heterogeni materijali ponašaju se različito na svakoj skali. Precizno hvatanje te složenosti, bez žrtvovanja računarske efikasnosti, od suštinskog je značaja za pouzdanu strukturnu simulaciju. Koristeći modeliranje smanjenog reda sa 3D FEA jedinicama, inženjeri mogu razviti modele prediktivnih materijala koji premošćuju fiziku materijala u mikro razmeri sa strukturnim performansama u makro-skali među vodećim rešavačima.
Samo fizičko testiranje ne može ići u korak sa brzinom modernog razvoja proizvoda. Praznine u podacima, anomalije i neprovjerene varijante usporavaju kvalifikaciju i povećavaju rizik. Integrisani alati za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje analiziraju postojeće skupove podataka kako bi predvideli svojstva materijala, preporučili optimalne modele i ubrzali kvalifikaciju, omogućavajući brže inovacije sa manje fizičkih testova i održivijim materijalnim odlukama.
Materijalni podaci kreirani izolovano ne mogu podržati odluke u svim inženjerskim procesima. Timovima je potreban povezan, sljediv tok materijalne inteligencije - od podataka dobavljača preko karakterizacije, modeliranja i virtuelne validacije. Jedinstvena digitalna nit materijala osigurava dosledne definicije materijala, sigurnu saradnju i potpunu regulatornu sljedivost od ranog dizajna do proizvodnje.
