Altair® physicsAI™ poskytuje rýchle fyzikálne predpovede učením sa z vašich historických údajov bez zvyčajných obmedzení parametrických štúdií. Táto CAE technológia poháňaná umelou inteligenciou, ktorá je prístupná prostredníctvom Altair® HyperMesh®, našej platformy pre návrh a simuláciu, trénuje modely pomocou akýchkoľvek existujúcich simulačných štúdií, vrátane štúdií zo starších konceptov návrhu, podobných súčiastok. Je solverovo neutrálny a teda nerozlišuje medzi dátami z Radioss, Abaqus, alebo napríklad ANSYS. Je fyzikálne neutrálny a teda zvláda pevnostné, CFD, teplotné simulácie, alebo napríklad simulácie elektromagnetizmu. Vďaka modernej schopnosti hlbokého geometrického učenia, physicsAI identifikuje vzťah medzi tvarom a výsledkom. Po trénovaní môžu modely physicsAI poskytovať predpovede až 1000x rýchlejšie ako tradičné simulačné nástroje, čo umožňuje tímom vyhodnocovať viac konceptov a prijímať lepšie konštrukčné rozhodnutia.
Prečo physicsAI?
Zrýchlenie návrhových cyklov
physicsAI pracuje priamo na sieťovaných, alebo CAD modeloch a vytvára plne animované fyzikálne výsledky s obrovskou rýchlosťou v rôznych fyzikálnych aplikáciách. Tento zjednodušený prístup zaberie zlomok času potrebného pri tradičnom simulačnom nástroji a ponúka neoceniteľné poznatky o návrhu. Či už pracujete s modelom havárie, alebo HVAC návrhom, predpovede physicsAI skracujú čas behu na sekundy.
Rýchlejšie inovácie
physicsAI poskytuje rýchle fyzikálne predpovede, ktoré umožňujú inžinierskym tímom testovať viac variantov návrhu, než je možné len pomocou tradičného simulačného nástroja. Skúmanie väčšieho množstva návrhov za kratší čas pomáha spoločnostiam objaviť spôsoby, ako zlepšiť návrhy už v ranom štádiu vývojového cyklu, aby mohli uviesť inovácie na trh rýchlejšie, ako konkurencia.
Predikcia s istotou
Technológia poháňaná umelou inteligenciou využíva vaše historické údaje na poskytovanie najlepších možných fyzikálnych predpovedí. Výkonné hlboké geometrické učenie trénuje modely physicsAI s vašimi zadanými simulačnými údajmi bez ohľadu na pôvod údajov. Na zabezpečenie spoľahlivých predpovedí, pracovné prostredie physicsAI poskytuje postupy na vyhodnotenie predpovedí a ich overenie v porovnaní s tradičnými simulačnými nástrojmi.
Kľúčové vlastnosti
Podpora natívnych
CAE súborov
Modelovacie prostredie physicsAI, ktoré nie je závislé od simulačného nástroja, vám umožňuje pracovať priamo s pôvodnými CAE modelmi.
Hlboké geometrické
učenie
Modely physicsAI sa trénujú pomocou prelomového hlbokého geometrického učenia, ktoré pracuje priamo so sieťami a CAD modelmi. Táto technológia eliminuje časovo náročné ručné vytváranie parametrov potrebné pri iných metódach trénovania.
Metrika hodnotenia dôveryhodnosti
physicsAI ponúka hodnotenie dôveryhodnosti, ktoré pomáha identifikovať nové formy vo vašich dátach. Hodnotením geometrickej podobnosti zabraňuje physicsAI pochybným predpovediam a zabezpečuje spoľahlivé výsledky.
Pracovné postupy riadené systémom Altair HyperWorks
Jednoduché pracovné postupy vám umožnia vybrať trénované modely, generovať predpovede a hodnotiť kvalitu v širokej škále fyziky, ako je napríklad výpočtová dynamika tekutín (CFD), havárie a výroba.
Pracovné postupy
1. Testovanie physicsAI modelu
2. Fyzikálne predpovede v reálnom čase
3. Porovnanie predpovedí nárazu hlavy