Altair physicsAI CAE 幾何深度學習

Altair physicsAI 是一種旨在快速預測物理結果的新工具。該技術利用歷史模擬數據，在傳統求解器的一小部分時間內提供完全動畫的物理預測。與以前的機器學習技術不同，physicsAI 使用尖端的幾何深度學習直接在網格和 CAD 模型上進行操作，從而獲得更快的結果。Altair physicsAI 已經集成到 HyperWorks 中，以用於各種應用程式，例如 CFD、撞擊和製造工藝等。

Altair physicsAI 流程展示：

為什麼選擇使用 physicsAI？

加快設計週期

physicsAI 直接在網格或 CAD 模型上運行，以極快的速度在各種物理應用中生成完全動畫的物理結果。這種簡化的方法所花費的時間僅為傳統求解器模擬所需時間的一小部分，並提供寶貴的設計性能見解。無論您是使用碰撞模型還是暖通空調設計，physicsAI 預測都能將運行時間縮短到幾秒鐘，並將假設模擬研究從幾個月縮短到幾天。

加快創新研發速度

physicsAI 提供快速的物理預測，使工程團隊能夠測試比僅使用傳統求解器模擬更多的設計變體。在更短的時間內進行更多的設計探索，有助於公司在開發週期的早期發現改進設計的方法，以便他們能夠比競爭對手更快地將創新推向市場。

充滿信心地進行預測

AI 驅動的技術利用您的歷史數據來提供最佳的物理預測。在訓練階段，強大的幾何深度學習會使用您指定的模擬數據訓練 physicsAI 模型，無論數據的來源如何。為確保可靠的預測，物理 AI 環境提供了用於評估預測的工作流，並根據傳統的求解器模擬對其進行驗證。

physicsAI 主要特點

原生 CAE 檔支援

借助與求解器無關的 physicsAI 建模環境，您可以直接使用原生 CAE 模型，包括歷史模擬數據模型。

幾何深度學習

physicsAI 模型採用突破性的幾何深度學習進行訓練，可直接在網格和 CAD 模型上運行。該技術消除了其他訓練方法所需的耗時的手工製作參數。

信心分數指標

physicsAI 提供置信度分數，有助於識別數據中的新形狀。通過對幾何相似性進行評分，physicsAI 可以防止有問題的預測並確保可靠的結果。

Altair HyperWorks 引導式工作流程

通過簡單的工作流程，您可以選擇經過訓練的模型，生成預測，並評估各種物理場（如計算流體動力學 （CFD）、碰撞和製造）的品質。

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