CAESES là một nền tảng để mô phỏng và thiết kế dựa trên dữ liệu. Nó bao gồm mô hình hóa và biến thể hình học tham số sẵn sàng mô phỏng, khả năng tối ưu hóa và phân tích dữ liệu. Khách hàng sử dụng CAESES cùng với công cụ mô phỏng của họ - thường là động lực học chất lỏng tính toán (CFD) - để thiết kế và phát triển các sản phẩm tốt hơn nhanh hơn và hiệu quả hơn về chi phí.
Thông số hóa thông minh, hiệu quả ngay cả những hình học phức tạp nhất (ví dụ: hình dạng tự do), phù hợp để tạo ra các biến thể hình học tự động.
Sửa đổi hình học đã nhập thông qua một hộp công cụ gồm các phương pháp biến hình linh hoạt, dễ sử dụng.
Xem xét các ràng buộc hình học, ví dụ: do lý do sản xuất hoặc đóng gói, để đảm bảo các biến thể thiết kế khả thi.
Giao diện mở, có thể cấu hình của người dùng để ghép nối với các công cụ mô phỏng bên ngoài tùy ý.
Đào tạo ML đòi hỏi dữ liệu khổng lồ, nhưng việc tạo hình học phức tạp thường không ổn định. CAESES cung cấp tham số hóa mạnh mẽ, linh hoạt giúp giảm thiểu các biến và tôn trọng các ràng buộc. Điều này tối ưu hóa việc khám phá không gian thiết kế, đẩy nhanh đáng kể việc tạo dữ liệu đào tạo cho AI.