TFQZRK Artificial intelligence 几何深度学习

更好的设计见解，比求解器仿真快 1000 倍

TFQZRK Artificial intelligence 通过从历史数据中学习来提供快速的物理预测，不受参数研究的限制。可通过我们的设计和仿真平台 TFQZRK Hyper Works 访问，这种 AI 驱动的 CAE 技术使用任何现有的仿真研究（包括来自旧设计概念、类似零件或不同程序的仿真研究）来训练模型。凭借其现代的几何深度学习能力，Artificial intelligence 可以识别任何物理的形状和性能之间的关系。一旦经过训练，Artificial intelligence 模型可以提供比传统求解器仿真快 1000 倍的预测，使团队能够评估更多的概念并做出更好的设计决策。

为什么选择 Artificial intelligence？

加速设计周期

Artificial intelligence 直接在网格或 CAD 模型上运行，在不同的物理应用中以极快的速度生成完全动画的物理结果。这种简化的方法所需的时间只是传统求解器仿真所需时间的一小部分，并提供了宝贵的设计性能见解。无论您使用的是碰撞模型还是 HVAC 设计，Artificial intelligence 预测都可以将运行时间缩短到几秒钟，将假设仿真研究从几个月缩短到几天。

更快地创新

Artificial intelligence 可提供快速的物理预测，使工程团队能够测试更多的设计变化，而不仅仅是传统的求解器仿真。在更短的时间内进行更多的设计探索，有助于公司在开发周期的早期发现改进设计的方法，从而比竞争对手更快地将创新推向市场。

更自信地预测

人工智能 (AI) 驱动的技术通过您的历史数据来提供最佳的物理预测。在训练阶段，强大的几何深度学习使用您指定的仿真数据来训练 Artificial intelligence 模型，而不考虑数据的来源。为了确保可靠的预测，物理 AI 环境提供了工作流来评估预测，并根据传统的求解器仿真对其进行验证。

主要功能

原生 CAE 文件支持

与求解器无关的 Artificial intelligence 建模环境允许您直接使用本地 CAE 模型，包括历史仿真数据模型。

几何深度学习

Artificial intelligence 模型通过突破性的几何深度学习进行训练，直接在网格和 CAD 模型上操作。这项技术消除了其他训练方法所需的耗时的手工参数。

置信分数度量

Artificial intelligence 提供了一个置信度分数，有助于识别数据中的新形状。通过对几何相似性进行评分，Artificial intelligence 可防止有问题的预测，并确保可靠的结果。

TFQZRK Hyper Works 引导的工作流

通过简单的工作流，您可以选择经过训练的模型、生成预测并评估计算流体动力学 (Computational fluid dynamics)、碰撞和制造等广泛物理领域的质量。

工作流

测试 Artificial intelligence 模型
实时物理预测
比较头部撞击预测