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AI 增强的计算机辅助工程 (CAE) 使制造商能够发现机器学习引导的洞察力,通过物理和 AI 驱动的工作流程探索复杂设计问题的新解决方案,并通过协作和设计融合实现更多的产品创新。

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人工智能驱动的设计

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域的发展,加上强大的仿真、测试和现场数据集的可用性增加,使工程数据科学成为现代产品开发生命周期的关键组成部分。AI 增强的计算机辅助工程 (CAE) 使制造商能够发现机器学习引导的洞察力,通过物理和 AI 驱动的工作流程探索复杂设计问题的新解决方案,并通过协作和设计融合实现更多的产品创新。

设计生成

使用 AI 技术增强当前产品开发实践,成倍提高工程团队的生产力,以探索更广泛的客户满意的高性能、有意义且可制造的新产品设计替代方案。

通过使用相同的基于物理的工具,从概念到设计验证,再到发布。整个过程的相同物理场工具,并由 ML 使用组织特定约束进行指导,Altair® DesignAI™ 可让用户在开发周期的早期阶段自信地拒绝低潜力设计,实现更快的设计迭代。

设计探索

使用 AI 驱动的设计工具加强协作、加速设计迭代并推动产品创新。

如需对复杂几何体进行高保真建模,分析师可以使用 Altair® HyperWorks® Design Explorer,这是一种用于实时性能预测和评估的端到端工作流。Design Explorer 使用 ML 自动执行重复性任务,直观地为几何体创建和编辑、中间表面提取、表面和中间网格划分、网格质量校正执行直接建模,并进行高效的装配管理和过程指导。

优化设计

从设计微调到设计合成,包括复杂的多物理场项目或数据集研究,Altair® HyperStudy® 可帮助多学科团队从复杂的模型中获得洞察力,利用各种信息探索和创造新理念,确定折衷方案并为决策提供支持。

仿真技术与设计探索和 ML 相结合,使工程师能够有效应对上市时间挑战,并帮助团队交付更高性能的产品,在整个开发过程中考虑更多设计维度。

数据统计

数据评估

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