物联网技术应用|牵牛星
物联网

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在这个智能、互联的世界里,牵牛星让您充分利用物联网(IoT)的力量,加速创新,释放商业价值。利用我们的动态工具集,您可以部署边缘计算集群,训练和执行机器学习模型,实现复杂的应用程序业务逻辑,执行数据转换,可视化实时数据,等等。我们为您提供构建模块,使您的数字转型快速移动,快速扩展,并随着时间的推移继续改进。

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设备管理

设备管理

Altair的设备管理开箱即用,帮助您克服物联网开发中的基本障碍,从可靠、安全、双向设备通信到简单、高效的设备组织和建模。牵牛星的设备管理为连接数千个设备、创建这些设备的虚拟表示,然后将它们组织到逻辑组提供优化的工作流程。在繁忙的工作上花更少的时间——相反,加快你的配置过程,这样你就可以专注于为你的客户提供最好的体验。

边缘编排

边缘编排

边缘应用程序编排可能是一个复杂的、微妙的问题——边缘计算负载会遇到各种各样的问题,从无法通信的设备,到需要特定构建的特定目标硬件,到耗尽硬件资源的关键任务应用程序。bob电竞官方边缘编排提供了一个强大的平台用于管理这些细微差别,以便您可以在接近设备的地方构建自动化和执行逻辑,而无需往返于云。对您来说,这意味着减少延迟,节省数据传输成本,并在您最需要的地方提供新的、强大的智能。

数据存储

数据存储

设备会产生大量的数据——10000台设备每分钟报告几次就可以每个月产生tb级的数据。Altair的数据存储解决方案为您提供了一套有效、适当和安全地管理设备数据的工具,以便您可以从它们中提取正确的见解和行动。存储转换后的数据,以实时访问,存储原始数据,以长期参考,并使用我们的分析服务直观地查询,以便您可以挖掘趋势或训练机器学习模型。Altair的数据存储解决方案确保您可以在正确的时间获得正确的信息量。

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开发智能产品应用程序bob电竞官方

了解如何使用Altair®SmartWorks™物联网创建连接智能电动摩托车的应用程序,以提供增强的所有权体验。

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流处理

流处理

来自机器的原始数据可能出人意料地毫无帮助。有时难以理解,在需要的地方很少出现,而且来自一个网络的数据几乎从来不会与另一个网络的数据格式相同。此外,也许最糟糕的是,数据并不能给出任何关于其含义的结论。牵牛星的流处理解决方案使用拖放界面和尽可能少的代码帮助您解决这些问题。通过流处理,您可以转换和连接数据流,添加计算列,执行机器学习模型,发送警报,转换值,并连接到数十个不同的源或目的地,所有的实时流数据。为了从您的资产数据中获得价值,您几乎肯定需要进行一些数据处理——Altair的流处理解决方案可以帮助您轻松且可伸缩地完成这一任务。

数据准备和机器学习

数据准备和机器学习

牵牛星的数据准备机器学习工具使您能够在无代码、安全的环境中从实时和历史数据源提取可操作的信息。我们的可扩展平台支持自动数据发现、数据转换、机器学习和可视化。使用这些工具来优化运营,并对业务中可能出现的所有突发事件做出准确的反应。准确预测部件寿命、更换要求、能源使用、维护、利用率和其他直接影响质量、销售、客户接受度和效率的因素。精简操作或提高产品性能从来没有像现在这样容易。

实时指示板

实时指示板

真正的实时可视化是很难实现的。许多仪表盘工具宣称具有实时功能,但在测试时却失败了:只有一个组件是实时的,或者每分钟更新一次,或者查询可以按需运行,但不能自动更新。牛郎星的实时仪表盘是不同的。我们提供下至秒,自动更新图表与异常检测和用户反馈功能。我们打造的这个产品是真正的实时和可嵌入的,这意味着你可以以你想要的方式、在你想要的地方看到数据,并足够快地采取行动。牵牛星的实时指示板是将物联网数据准确放置在需要的地方的最强大、最简单的方法。

嵌入式开发环境

嵌入式开发环境

物联网的嵌入式开发有许多独特的考虑因素。外围编程、独特的通信协议、电池寿命感知、无线(OTA)更新和严格的安全性都是物联网嵌入式开发中的常见要求。牵牛星®®嵌入解决了这些问题——它使您能够通过仿真或在环硬件(HIL)构建和验证可靠的嵌入式系统。Embed内置支持轻松的云或设备通信、电池充电状态(SOC)和健康状态(SOH)跟踪、电池充电优化、安全OTA固件更新和加密数据传输。它帮助您快速迭代代码,提高系统效率,并减少嵌入式系统的攻击面。使用Embed,您可以确信您的嵌入式系统已经可以生产了。

特色资源

Altair SmartWorks物联网:概述

Altair®SmartWorks™IoT为您提供所需的一切,快速构建可扩展的、安全的web、移动和边缘应用程序,然后快速迭代,以找到产品市场适合。bob电竞官方今天就试试SmartWorks物联网吧,免费-点击这里开始试用

产品概述视频,视频

智能产品开发指南

物联网(IoT)已经改变了企业的经营方式。随着系统和资产之间智能互联的引入,新的产品线、经常性的收入流、更高效的运营、更高的质量和更快的上市时间都触手可及。

eGuide

用Altair SmartWorks物联网重新定义连接建筑

Toggled iQ结合了web应用、移动应用、硬件、分析和边缘计算,创建了一个独一无二的智能建筑数据和设备管理系统。这家智能照明制造商希望开发一种新的、连接的照明和建筑管理解决方案,以帮助他们的客户节省资金,提高舒适度,并遵守新的法规。他们使用Altair®SmartWorks™物联网构建了完整的前端、后端和边缘计算架构。通过这种方式,Toggled的客户现在可以管理用户、板载设备、管理网关产品中的计算工作负载、开发楼宇自动化,并优化能源使用。今天就试试SmartWorks物联网吧,免费-点击这里开始试用

客户故事,客户感言

以更低的风险打造震撼业界的智能产品生态系统

体验Altair®SmartWorks™IoT如何为您提供所需的一切,快速构建可扩展的、安全的web、移动和边缘应用程序,然后快速迭代,以找到产品市场适合。bob电竞官方本次演讲由牵牛星智能工程物联网产品经理Pérez Bello主持,最初在Future上播出。在2021年6月的人工智能,长度略超过11分钟。今天就试试SmartWorks物联网吧,免费-点击这里开始试用

ATC的演讲
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利用风扇CFD模拟实现噪声顺应性

从冷却发动机到电子设备,随着各个行业对冷却的要求不断提高,风扇噪声已成为驱动产品开发设计决策的重要因素之一。对安静机器的需求不仅是一个性能问题,而且也是客户体验和品牌的一部分。

由于政府的规定,工业设备需要坚持最大的噪音水平,以保护工人和避免过度噪音的居住区。一般来说,风机旋转产生的噪声是设备整体运行噪声的主要贡献者。不仅仅是重型设备行业,最近转向电源的其他行业也需要对风机噪声有全面的了解。以汽车行业为例,随着汽车电气化程度的提高,需要对风扇噪声进行强有力的分析,以帮助防止过度的运行噪声。虽然电动发动机比传统的内燃机安静得多,但它们仍然需要大量的冷却。最终,挑战在于空气需要安静而有效地流动。

从时间和成本的角度来看,在暗室中进行物理测试是昂贵的,在竞争激烈和价格敏感的环境中,可能会延迟产品开发时间。通常只有在原型测试场景中才会发现风扇噪音过大,基准测试结果可能会给出误导信息,因为旋转部件的声学特性会在安装条件下发生变化。

使用Altair CFD™分析工业风扇的气流
使用Altair CFD™分析工业风扇的气流

采用基于模拟的方法
基于仿真的分析方法可以准确、快速地预测不同频率范围内不同位置的气动噪声水平。它还可以提供额外的见解,以了解噪声传播通过流动介质。与物理测试不同,基于仿真的工具可以提供总体噪声水平和对噪声源和传播路径的详细了解。牵牛星CFD™通过直接计算对流场和其他关键点,为市场提供了一种安装风扇声学的解决方案。这种虚拟方法可以显著降低失败的风险,从而节约开发成本并减少时间轴超调。牵牛星格子玻尔兹曼(LBM)求解器由于具有高保真外部空气动力学、自动啮合和高效的结果分析等功能,是理解风扇噪声的完美选择。

点击下面的视频,看看牵牛星CFD如何也可以用于农业行业。

仿真与实例测试数据的比较
在下面的例子中,在与商用卡车常用风扇转速和直径相似的情况下,对风扇的气动声学性能进行了模拟。在半消声环境中,将麦克风放置在离噪声源7米远的地方,对0.75秒的声学数据进行分析。在仿真过程中,采样频率的正确和采样的正确是非常重要的。在收集这些数据时,最大的挑战之一是机器的复杂性,因为声波可以从很多地方传播和反射。因此,直接模拟这一过程中的对流现象是全面了解风机气动声学性能最准确的过程。如下图所示,模拟结果(蓝色部分)与物理试验数据(灰色部分)吻合良好。

采用Altair CFD进行了气动声学分析。
气动声学分析采用牵牛星CFD

同样的过程也适用于暖通空调(HVAC)鼓风机。这是一种完全不同类型的风扇,通常用于汽车加热和通风系统。在这种情况下,风扇系统由大约40个叶片组成,厚度约0.5mm。如图所示,麦克风被放置在风扇总成周围,并建立了一个模拟以尽可能准确地复制测试。从图中所示的分析来看,30秒的测试数据用黑色表示,与1秒的模拟数据用红色表示比较。由于信号采样的显著差异导致平均块数的差异,我们预计仿真数据中包含的噪声比测试数据更多。该模拟的设置是为了最小化运行时间,因为人们对低于2500hz的频率特别感兴趣。随着整体声压级的增大,叶片通过频率为750Hz。

将某暖通风机的试验数据与牛郎星的模拟数据进行了比较,得到了成功的结果。
将某暖通风机的试验数据与牛郎星的模拟数据进行了比较,取得了成功。

这两个例子都验证了Altair CFD可以为用户提供准确分析机器声学性能的工具,从而使在虚拟环境中设计产品成为可能,以降低声学故障的风险。为了了解更多,看这个报告

利用图形处理器(GPU)计算能力

成功预测风扇噪声需要精确模拟旋转物体产生的湍流结构所产生的噪声。因此,运行这种性质的CFD模拟是一个计算成本很高的过程,有时需要花费几天的时间才能使用CPU计算能力完成。

然而,由于牵牛星的GPU的解决方案在美国,依靠相当于数千个CPU核的超强处理能力,就有可能以极快的速度解决这个问题。利用仅8个NVIDIA A100 gpu, Altair CFD能够在短短10到15小时内解决典型的工业尺寸风扇噪声问题。作为一个基于gpu的原生代码,Altair的Lattice Boltzman求解器非常适合NVIDIA gpu的并行架构,使得在单个服务器上执行高度瞬态的气动声学模拟成为可能。

此外,牵牛星®®无限为公司提供在云上提供GPU硬件服务的能力,如谷歌云平台。Altair的所有CFD求解器都经过优化,可在GPU集群上使用,无论规模和复杂性如何,都能实现更快、更有效的模拟。多亏了牵牛星的总承包的本地和基于云的设备,用户可以远程访问此处理能力,使公司能够动态扩展其基础设施。

利用gpu加速数值模拟可以显著提高速度和吞吐量。这意味着我们有更多的机会去探索和调整设计,基于更准确的结果更快地做出决策,从而大大缩短上市时间。利用GPU的计算能力是Altair赋予设计师权力的任务的基石之一。为了了解牵牛星如何利用GPU的能力,读这篇文章由我们的首席技术官Uwe Schramm撰写。

冷却风扇在产品设计中起着至关重要的作用。正确的设计可以避免制造商重复设计的成本,并在产品的生命周期中保护产品的热敏组件。它可以防止印刷电路板(PCB)过热,延长电子设备的寿命,或保持发动机和液压油在重型施工设备在极端条件下运行的冷却。

只有具有真实旋转几何的全解析cfd声学模型才能准确地捕捉旋转风机的瞬态气动声学现象。利用Altair的空气声学解决方案,工程师可以在减少产品开发时间、硬件和能源成本的同时提高吞吐量。

有关Altair CFD气动声学模拟的更多信息,看这个网络研讨会。