概述
探索材料科學家和工程師如何：
- 以完整的可追溯性來整合材料資料
- 將原始測試資料轉換為已驗證且可模擬的材料模型
- 為複合材料和下一代材料打造準確的多重比例模型
- 利用整合式 AI 工具預測屬性、發現新材料並彌補資料差距
- 跨模擬工作流程無縫連接材料智慧
Simcenter Multiscale Designer
合併多個空間和時間規模的複合材料結構的建模、模擬、不確定性量化和優化
Simcenter
材料科學與管理
利用 AI 驅動的材料智慧，實現卓越的模擬精度。無縫管理、建模和模擬複雜的材料行為，從原始測試資料到經過驗證、即可模擬的求解器材料卡，確保整個企業的完全可追溯性、合規性和工程信心。
特色功能
集中化材料資料智慧
精確的模擬從信任的資料開始。透過集中化的人工智慧型材料資料庫，消除資料孤島和手動查詢。在結構、疲勞、熱、製造和電磁領域中存取經過驗證的資料集和模擬即時的求解器材料卡，讓您花費更少的時間搜尋，而且可放心地進行模擬。
自動化材料模型校準
原始測試資料單獨無法驅動模擬。工程師需要準確反映現實世界行為的經過驗證的材料模型自動化曲線配合、外判和模型校準工作流程將測試結果轉換為模擬即可使用的材料卡，支援非線性、超彈性和速率相依的行為，減少手動工作，並確保實體與虛擬輸入之間的一致性。
多重規模材料建模
複合材料和異質材料在每個比例中表現不同。在不犧牲計算效率的情況下準確捕捉複雜性，對於可靠的結構模擬至關重要。使用 3D FEA 單元單元的縮減順序建模，工程師可以開發預測材料模型，將微規模材料物理與宏觀結構性能跨領先求解器之間的橋樑。
AI 驅動的屬性預測和空隙填補
單身物理測試無法跟上現代產品開發的速度。資料差距、異常情況和未經測試的變體會減慢資格認證並增加風險。整合式 AI 和機器學習工具可分析現有的資料集，以預測材料屬性、建議最佳模型並加速資格，從而實現更少的物理測試和更可持續的材料決策，實現更快創新。
統一材料數位螺紋
獨立建立的材料資料無法支援跨工程流程的決策。團隊需要連接、可追蹤的材料智慧流程，從供應商資料到特性分析、建模和虛擬驗證。統一的材料數位螺紋可確保從早期設計到生產，確保一致的材料定義、安全的協作，以及完整的法規追溯性。
