Machine Learning CAE
Tysiące symulacji w kilkadziesiąt sekund dzięki wykorzystaniu AI
ODYSEE.Lunar
To unikatowe rozwiązanie do przeprowadzania analiz CAE które ba bieżąco (w czasie rzeczywistym) dostarcza wyniki dla zadanych parametrów w oparciu o
- kilka poprzednich symulacji (wsad dla Machine Learningu)
- Machine Learning (ML)
- Sztuczną Inteligencję (AI)
Lunar wykorzystuje techniki Machine Learning i Reduced Order Modelling (ROM). Lunar używa rozwiązań algebraicznych lub uczenia maszynowego w celu zmniejszenia objętości danych przy jednoczesnym zachowaniu najważniejszych części informacji zawartych w tych danych. Zwykle odbywa się to za pomocą dekompozycji lub uczenia maszynowego lub innych wydajnych technik łączenia danych. Takie techniki pozwalają na tworzenie aplikacji pokładowych w czasie rzeczywistym w oparciu o istniejące wyniki eksperymentów lub symulacji (np. elementy skończone (FEM)). Typowe zastosowania to optymalizacja, parametryczna analiza czułości i niezawodność.
Odysee obsługuje różne środowiska symulacyjne CAE:
- LS-Dyna (FEM)
- Dytran (FEM)
- Nastran (FEM)
- Marc (FEM)
- Adams (Multibody)
Główne zalety
- nie jest zależny od solvera obliczeniowego (Lunar korzysta z już wygenerowanych wyników do uczenia maszynowego)
- wystarczy już kilka analiz do nauki zachowania modelu
- sprzężenie z solwerami MES (MSC Nastran, Marc, LS-Dyna, itd.) dla analizy danych wejściowych (sprawdzenie poprawności danych)
- wystarczy już plik CSV (wykres XY)
- przewidywanie wyników w czasie rzeczywistym
- pełna animacja i generowanie wyników w czasie rzeczywistym w kilka sekund
- bardzo intuicyjny interfejs
Zastosowanie
Oprócz branży Automotive a głównie bezpieczeństwa (Crash Testy) Lunar znajduje zastosowanie w innych gałężniach przemysłu jak lotnictwo, kolej, aeronautyka, obronność, biomedycyna, dobra konsumeckie oraz innych ponieważ technologia od CADLM może być łatwo dostosowana do dowolnego środowiska obliczeniowego CAE wykorzystywanego w systemach wspomagania decyzji.
Skontaktuj się z nami w celu uzyskania dodatkowych informacji