概述
探索材料科学家和工程师如何：
- 整合具有完全可追溯性的材料数据
- 将原始测试数据转换为经过验证的、可用于仿真的材料模型
- 为复合材料和下一代材料构建精确的多尺度模型
- 使用集成的 AI 工具预测特性、发现新材料并弥合数据差距
- 在仿真工作流程中无缝连接材料情报
Simcenter Multiscale Designer
在多个时空尺度上合并复合材料结构的建模、模拟、不确定性量化和优化
Simcenter
材料科学与管理
利用 AI 驱动的材料智能实现卓越的仿真精度。从原始测试数据到经过验证、可仿真的求解器材料卡，无缝管理、建模和仿真复杂的材料行为，确保整个企业的完全可追溯性、合规性和工程信心。
特色功能
集中化材料数据情报
准确的仿真始于可信的数据。借助由人工智能驱动的集中式材料数据库，消除数据孤岛和手动查询。访问结构域、疲劳域、热域、制造领域和电磁域中经过验证的数据集和可用于仿真的解算器材料卡，从而减少搜索时间，将更多时间放在自信地进行仿真上。
自动材料模型校准
光靠原始测试数据无法驱动仿真。工程师需要经过验证的材料模型，以准确反映现实世界的行为。自动曲线拟合、外推和模型校准工作流程将测试结果转换为可用于仿真的材料卡，支持非线性、超弹性和速率相关行为，减少手动工作并确保物理和虚拟输入之间的一致性。
多尺度材料建模
复合材料和异质材料在每个尺度的表现都不同。在不牺牲计算效率的情况下准确捕捉这种复杂性对于可靠的结构仿真至关重要。使用带有 3D FEA 单元单元的降阶建模，工程师可以开发预测性材料模型，将微尺度材料物理学与领先求解器的宏观结构性能联系起来。
人工智能驱动的房产预测和空白填补
光靠物理测试无法跟上现代产品开发的速度。数据缺口、异常和未经测试的变体会减缓资格认证并增加风险。集成的人工智能和机器学习工具分析现有数据集以预测材料特性、推荐最佳模型并加快资格认证，从而通过更少的物理测试和更可持续的材料决策实现更快的创新。
统一材料数字主线
单独创建的材料数据无法支持跨工程流程的决策。团队需要互联、可追溯的材料情报流——从供应商数据到表征、建模和虚拟验证。统一的材料数字主线可确保一致的材料定义、安全的协作以及从早期设计到生产的全面监管可追溯性。
