AI-powered设计

AI-powered设计

人工智能(AI)和机器学习(ML)研究进展, 结合增加的可用性的鲁棒模拟, 测试, 现场数据集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. 人工智能增强的计算机辅助工程(CAE)为制造商提供了发现机器学习指导的见解的能力, 通过物理和人工智能驱动的工作流程,探索复杂设计问题的新解决方案, 通过协作和设计融合实现更大的产品创新.

设计一代

设计一代

利用人工智能技术,增强当前产品开发实践,提高工程团队的生产力,以探索更广泛的客户满意度, 高性能, 和可制造的新产品设计替代品.

通过应用相同的基于物理的工具来验证从概念到设计, 并通过使用组织特定约束的ML进行签名和指导, OPE电子®DesignAI™ 通过在开发周期早期自信地拒绝低潜力的设计,实现更快的设计收敛.

设计探索

设计探索

增加合作, 加速设计收敛, 并利用人工智能设计工具推动产品创新.

对于复杂几何图形的高保真建模,分析人员可以使用Altair®HyperWorks® 设计资源管理器,一个端到端实时性能预测和评估工作流. 使用ML自动化重复性任务, 设计资源管理器直观地执行直接建模的几何创建和编辑, mid-surface提取, 表面和mid-meshing, 网格质量校正, 结合高效的装配管理和工艺指导.

优化设计

优化设计

从设计微调到设计综合, 包括复杂的多物理项目或数据集研究, OPE电子®HyperStudy® 帮助多学科团队从复杂的模型中获得洞察力, 探索和创建新的概念与各种输入, 确定最佳妥协, 和支持决策.

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

客户的故事

福特汽车公司

福特使用Altair®Knowledge Studio®通过现场数据训练分类算法,以准确、一致地预测每个新零件的正确冲压工艺.

读故事

人工智能使高保真建模变得容易 

HyperWorks shapeAI 使模型内的模式和形状识别自动化成为可能, 允许用户选择所有相似的形状并同时编辑它们. 它使用聚类对部件进行分组, 允许用户建模少量的组,而不是大量的独立部件.

shapeAI包含对指定几何本身的自动特征提取,而不需要任何额外的输入或干预. 将这些特性与HyperWorks匹配工具中的ML算法相结合,将几何ML的强大功能置于每个用户的指尖. shapeAI可以用来通过几何相似性组织复杂模型的组件,以便对一个部分的修改可以同步到所有部分.

做更多的形状
AI异常检测和测试平台分析

AI异常检测和测试平台分析

OPE电子®®作曲 是否有一个用于进行数学计算、操作和可视化数据的环境, 以及对重复计算和过程自动化有用的编程和调试脚本. Compose允许用户执行各种各样的数学操作,包括信号处理.

signalAI是一个用ML实现信号处理的库. signalAI可以在时域和频域进行数据准备. 然后,它可以自动训练异常检测模型来识别异常行为. 除了, 标签数据, 它可以自动训练分类模型来预测信号特征和识别测试或操作环境.

更多关于signalAI
动态降阶模型生成的人工智能

动态降阶模型生成的人工智能

降阶模型(ROMs)有助于将详细的3D仿真整合到计算效率更高的1D环境中,用于系统级研究. 这样的仿真工具 OPE电子®EDEM™ or OPE电子CFD™ 允许对时变非线性系统进行详细的研究, 而是因为长时间的模拟运行, 分析通常集中于一个组件或子系统. 然而,在一个完整的系统仿真的情况下, 通常,将组件行为减少到与整个系统的交互就足够了, 改进求解器的运行时间,同时仍然提供足够准确的结果.

利用OPE电子的romAI人工智能工具, 三维仿真可以作为生成动态rom的训练数据. 只需要少量的3D模拟运行, 因为这种方法比传统的数据驱动方法需要更少的训练数据. romAI可以与任何求解器一起工作,并在训练空间内操作时产生高度精确的结果,甚至对于空间外的外推也是稳定和有用的. 当从测试数据开始时,同样的ML技术也可以用于系统识别目的.

更多关于romAI
利用现场数据进行预测分析

利用现场数据进行预测分析

工程数据科学家和分析师使用Altair从他们的数据中生成可操作的见解. OPE电子工作室®®知识 是市场领先的易于使用的ML和预测性分析解决方案,快速可视化数据,因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码.

工程数据科学具有广泛的产品设计和制造问题的实际应用. 钣金冲压是汽车工业中最常见的制造工艺之一, 然而,它需要大量的经验和手工努力来为每个部分挑选最充分和最具成本效益的子过程.

阅读福特客户故事

模拟和数据驱动的数字双胞胎

数字双胞胎帮助组织优化产品性能, 了解产品的使用寿命, 知道何时何地执行预测性维护, 了解如何延长产品的剩余使用寿命(RUL). Altair数字孪生集成平台融合了物理和数据驱动双胞胎,以支持整个产品生命周期的优化. 我们取一个完整的, 开放, 灵活的方法,使您的数字转型愿景在您的条件.

物理基础, 模拟驱动的数字双杠杆标准化, 与工具无关的接口,如功能模拟接口(FMI), 与基于几何的3D CAE工具的联合仿真方法, 以及采用降阶建模方法从详细的仿真中导出低保真模型. 数据驱动的双胞胎使用ML算法和数据科学来优化产品性能. 从这个角度看问题可以让你更快, 实时了解产品的状态,然后做出适当的操作调整,以提高产品的寿命,避免故障.

更多关于数字双胞胎

特色资源

劳斯莱斯:工程与数据科学的融合

看看传统的产品生命周期,我们发现重要的设计决策往往是在概念设计阶段的早期,在详细分析或测试数据可用之前做出的. 数据分析技术与传统工程工具相结合,通过在过程的早期提供更多有用的信息,实际上可以帮助解决这个冲突. 因此,整个过程可以变得更加有效.

演讲

如何打造负责任的人工智能

行业领袖和今天的年轻人如何看待有道德的AI? 这篇文章来自《OPE电子竞技》.它提出了一些棘手的问题,涉及人工智能在我们未来将扮演的角色,以及我们如何负责地计划部署这些强大的工具. 本文采访的行业领袖和有前途的工程师包括:

  • 詹姆斯·斯卡帕,OPE电子董事长、创始人兼首席执行官
  • Carsten Buchholz,劳斯莱斯结构系统设计能力主管
  • 利普森, 哥伦比亚大学研究机器人技术的教授, AI, 数字化设计与制造
  • 约翰·埃斯特拉达(John Estrada)是一名学生,他制作了一个植物干旱压力评估的人工智能模型
  • 孙天兰(Tienlan Sun)是一名学生,他制作了一个人工智能模型来检测眼睛内的疾病

技术文件

利用机器学习改进制造过程

Renishaw使用Altair signalAI提供先进的数字测量和实时熔池分析. 这种人工智能驱动的质量保证过程有助于雷尼肖更早地识别制造异常, 开发部分更快, 并实现了稳定的生产.

技术文件

人工智能在产品设计中的未来

该小组探索了当前的技术状态的工程数据科学和采用增强similaiotn, ai-powered设计, 预测数据分析.

小组讨论