KI für CAX und Simulation
Ingenieure und Designer stehen vor Herausforderungen, die von der Verwaltung riesiger Datenmengen und der Durchführung komplexer Simulationen bis hin zur Aufrechterhaltung von Genauigkeit und Effizienz in Designprozessen reichen.
Mit KI werden riesige und komplexe Datenmengen verwaltbar und informativ. KI-Algorithmen können Simulationsergebnisse schnell analysieren und visualisieren. KI-gesteuerte Werkzeuge können sich wiederholende und zeitaufwändige Modellierungsaufgaben automatisieren, sodass sich die Ingenieure auf kreative Lösungen und Innovationen konzentrieren können.
Warum Renumics?
Wir wissen, wie man die Herausforderungen für ML in CAE meistert
Wir bei Renumics wissen, dass die Integration von maschinellem Lernen (ML) in computergestützte Design- (CAE) und Engineering-Umgebungen (CAE) Möglichkeiten und Herausforderungen mit sich bringt. Unser Fachwissen in diesem speziellen Bereich ermöglicht es uns, die Hürden effektiv zu meistern.
- Verarbeitung komplexer CAX-Daten aus verschiedenen Quellen
- Nahtlose Integration in bestehende CAX-Workflows
- Fachwissen und Schulung zur Sicherstellung einer effektiven Nutzung von ML-gestützten Tools
Erleben Sie die Fortschritte in der KI für CAE & Simulation
Entdecken Sie, wie Renumics Sie bei der Nutzung von KI-Fortschritten für CAE und Simulation unterstützen kann. Wir sind Ihr Partner für industrielle KI.
Automatisieren Sie die Nachbearbeitung
Groß angelegte Simulationen, wie z. B. NVH-Analysen (Noise, Vibration, Harshness) und Crashtests, stellen eine Herausforderung für die manuelle Analyse und Visualisierung der riesigen Datenmengen dar. Mit der Mustererkennung für 3D-Simulationsergebnisse sowie für 2D-Kurven und mehr automatisieren wir sich wiederholende Aufgaben und reduzieren den damit verbundenen Aufwand erheblich. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern ermöglicht auch neue ML-basierte Visualisierungstechniken, die für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet sind.
Qualitätskontrolle von CFD-Simulationen
Maschinelles Lernen erleichtert die frühzeitige Erkennung von Problemen in CFD-Simulationen und senkt die Kosten durch Minimierung unnötiger Iterationen und Berechnungen. Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lerntechniken können wir Fehler und Anomalien in Simulationsergebnissen, einschließlich Residuen und physikalischer Größen, erkennen. Diese Fähigkeit ermöglicht ein schnelles Eingreifen des Simulationsingenieurs und eine tiefere Untersuchung, um die zugrunde liegenden Ursachen durch interaktive Visualisierung zu ermitteln.
Geometrieverständnis für CAE/CAD
Ansätze zum Verständnis der 3D-Geometrie ermöglichen es uns, Systeme zur Automatisierung von Modellierungsaufgaben im Simulationsaufbau für CAE zu implementieren. Dies ist besonders hilfreich, wenn viele Simulationen desselben Typs manuell eingerichtet werden müssten oder wenn viele Einzelteile berücksichtigt und modelliert werden müssen.
- Vorteile
- Effizienz steigern
- Einheitlichkeit und Genauigkeit
- Skalierbarkeit
- Ergebnisse
- Verbesserung der Produktqualität
- Steigerung der Investitionsrentabilität
- Ausweitung der Marktreichweite
KI in der Material- und CFD-Surrogatmodellierung: Verhalten mit Präzision vorhersagen
Traditionelle modellbasierte Materialbeschreibungen können durch einen datengesteuerten Ansatz für die Materialmodellierung ersetzt werden. Dies ermöglicht es uns, die Modellierungszeit zu verkürzen und die Grenzen herkömmlicher Materialbeschreibungen im Zusammenhang mit der Verwendung neuer Materialien, deren Verhalten immer komplexer wird, zu überwinden.
Wir wenden Methoden des maschinellen Lernens an, um die Fluidströmung allein auf der Grundlage der Form des zu simulierenden Objekts vorherzusagen. Dadurch wird die für die Lösungen benötigte Zeit verkürzt, während die Genauigkeit mit der herkömmlicher numerischer Strömungsmechanismen (CFD) vergleichbar ist.
Forschung: Maschinelles Lernen für 3D-Ingenieurdaten
Unsere fortschrittlichen Technologien für maschinelles Lernen revolutionieren die 3D-Engineering-Landschaft.
Wir entwickeln dateneffiziente und verallgemeinerbare Lösungen für maschinelles 3D-Lernen unter Verwendung von Foundation Models und multimodalen Ansätzen, die verschiedene Datenquellen kombinieren, darunter 3D-Netze, Punktwolken, Fotos und Text.
- Mühelose Vorverarbeitung für die Simulation
Automatisieren Sie das Labeling und die Segmentierung von CAD-Modellen, um mit minimalem manuellem Aufwand strukturierte Hexmeshes zu erstellen, die für anspruchsvolle Simulationen geeignet sind.
- Benutzerdefinierte Suche
Entdecken Sie CAD-Modelle, die Ihren speziellen Anforderungen entsprechen, mit anpassbaren kombinierten Abfragen für Form und Text.
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