AI-powered设计

AI-powered设计

人工智能(AI)和机器学习领域的进步和机器学习(ML),结合了强大的仿真,测试和现场数据集的可用性,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。通过AI增强的计算机辅助工程(CAE)提供了制造商发现机器学习引导洞察力的能力,通过物理和AI驱动的工作流程来探索复杂的设计问题的新解决方案,通过协作和设计融合来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加当前的产品开发实践,提高工程团队的生产率,以探索更广泛的客户满意、高性能和可制造的新产品设计方案。

通过应用相同的基于物理的工具,用于从概念到设计的验证,并通过ML使用组织特定的约束进行指导,牵牛星®DesignAI™通过在开发周期的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

加强协作,加快设计融合,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,分析师可以使用Altair®HyperWorks®设计资源管理器,一个端到端的实时性能预测和评估工作流。使用ML自动化重复任务,Design Explorer直观地执行几何创建和编辑、中曲面提取、曲面和中网格划分、网格质量校正的直接建模,并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的研究,牵牛星®HyperStudy®帮助多学科团队从复杂的模型中获得洞察力,探索和创建具有各种输入的新概念,确定最佳折衷方案,并支持决策。

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,并帮助团队交付性能更高的产品,在整个开发过程中考虑更多的设计维度。

客户的故事

福特汽车公司

福特使用Altair®Knowledge Studio®用现场数据训练分类算法,准确而一致地预测每个新零件的正确冲压工艺。

读故事

高保真建模容易与人工智能

高保真造型使AI轻松

HyperWorksShapeai.使模型中的模式和形状识别自动化成为可能,使用户能够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,允许用户对少量组而不是大量的单个部件进行建模。

Shapeai包含用于指定几何体本身的自动特征提取,而无需任何额外的输入或干预。在HyperWorks匹配工具中将这些功能与ML算法中的ML算法相结合地将几何mL的功率放在每个用户的指尖处。Shapeai可用于通过几何相似性组织复杂模型的组件,使得对一个部件的修改可以与所有人同步。

用shapeai做更多做
带有AI的异常检测和测试平台分析

带有AI的异常检测和测试平台分析

牵牛星®®作曲是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运算,包括信号处理。

signalAI是一个使用mll进行信号处理的库。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。此外,对于标记数据,它可以自动训练分类模型来预测信号特征和识别测试或运行环境。

更多关于signalAI
基于人工智能的动态降阶模型生成

基于人工智能的动态降阶模型生成

降阶模型(rom)有助于将详细的3D模拟整合到一个计算效率更高的系统级研究一维环境中。这样的仿真工具牵牛星®EDEM™或者牵牛星CFD™允许对时变非线性系统进行详细的研究,但由于长时间的模拟运行,分析通常集中在一个组件或子系统上。然而,在一个完整的系统模拟的情况下,通常只要减少组件与整个系统的交互行为,就可以提高求解器的运行时间,同时仍然提供足够准确的结果。

利用Altair的罗马人工智能工具,3D模拟可以用作生成动态ROM的培训数据。只需要几个3D仿真运行,因为这种方法需要较少的训练数据,而不是传统的数据驱动方法。罗马可以使用任何求解器,并在训练空间内运行时产生高度准确的结果,并且甚至是稳定的,并且在空间之外的外推。在从测试数据开始时,相同的ML技术也可用于系统识别目的。

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利用Altair从他们的数据中产生可操作的见解。牵牛星工作室®®知识是一个市场领先的易于使用的ML和预测分析解决方案,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。

工程数据科学在广泛的产品设计和制造问题上有实际应用。bob电竞官方钣金冲压是汽车工业中最常见的制造工艺之一,但它需要大量的经验和人工努力来为每个部件挑选出最合适和最具成本效益的子工艺。

阅读福特客户故事
模拟和数据驱动的数字双胞胎

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,并了解如何延长产品的剩余使用寿命(RUL)。Altair数字双胞胎集成平台融合了物理和数据驱动双胞胎,支持整个产品生命周期的优化。我们采取完整、开放和灵活的方法,使您的数字转型愿景符合您的要求。

基于物理的、仿真驱动的数字双杠杆标准化、工具独立的接口,如功能模型接口(FMI)、基于几何的3D CAE工具的联合仿真方法,以及从详细的仿真中派生出低保真模型的降阶建模方法。数据驱动双胞胎使用ML算法和数据科学来优化产品性能。通过这个镜头来观察问题,可以让你快速、实时地了解产品的状态,然后做出适当的操作调整,以提高产品的寿命,避免故障。

更多关于数码双胞胎的信息

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,我们可以看到重要的设计决策往往是在概念设计阶段的早期做出的,在详细的分析或测试数据可用之前。数据分析技术与经典工程工具相结合,可以在过程早期提供更多有用的信息,从而实际帮助解决这一冲突。因此,整个过程会变得更加有效。

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道德的人工智能?这篇来自Engineering.com的文章提出了一些关于人工智能在未来将扮演的角色以及我们如何计划负责任地部署这些强大工具的棘手问题。本文采访的行业领袖和崭露头角的工程师包括:

  • 詹姆斯·斯卡帕,牵牛星董事长、创始人和首席执行官
  • Carsten Buchholz,劳斯莱斯结构系统设计的能力铅
  • 哥伦比亚大学研究机器人、人工智能、数字设计和制造的教授Hod Lipson说
  • 约翰·埃斯特拉达(John Estrada)是一名学生,他制作了一个用于评估植物干旱胁迫的人工智能模型
  • 孙天兰(Tienlan Sun)是一名学生,他制作了一个可以检测眼睛疾病的人工智能模型

文章

AI-powered产品设计

牵牛星一直致力于推动产品设计和开发与人工智能,使您的工作生活更愉快,富有成效。我们的重点是通过减少重复的、劳动密集型的、无附加值的任务,以及模拟专家和通过实时现场预测丰富绩效预测,来改进流程和结果。

演讲

人工智能在产品设计中的未来

该小组探讨了工程数据科学和采用增强的相似技术,人工智能设计和预测数据分析的现状。

小组讨论