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Altaire physicsAI基于幾何深度學習方法的無參云圖預測品牌
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Altair° physicsAI? 深度集成在 HyperMesh°中,。其利用幾何深度學習技術(shù),、基于歷史仿真數(shù)據(jù),,學習幾何外形與性能之間的關(guān)系,,實現(xiàn)快速的物理場預測,而無需事先對模型進行參數(shù)化,。一旦經(jīng)過訓練,,physicsA1 模型的預測速度比傳統(tǒng)求解器仿真快成百上千倍,使工程師團隊能夠評估更多的概念并做出更好的設計決策,。
產(chǎn)品亮點
無需模型參數(shù)化
桌面級,、本地化安裝使用,無需上傳數(shù)據(jù)到云端
支持GPU加速訓練
先進的幾何深度學習方法(Geometric Deep Learning)
訓練完成后可以直接對CAD/CAE模型預測云圖
訓練完成的模型可導出單獨使用
可以通過命令行驅(qū)動,,也可以集成到多學科優(yōu)化平臺HyperStudy實現(xiàn)多目標尋優(yōu)
主要功能
physicsAl無需事先進行模型參數(shù)化利用幾何深度學習技術(shù),、基于歷史仿真數(shù)據(jù)學習幾何外形與性能之間的關(guān)系。
physicsAl也支持考慮除形狀外的外部輸入?yún)?shù),,如材料,、厚度、工藝參數(shù),、靜力學邊界條件等,。
physicsAl支持模型中包含0D、 1D.
2D、3D單元,,一階,、二階單元均支持。
physicsAl支持靜態(tài)和瞬態(tài)仿真數(shù)據(jù),。瞬態(tài)數(shù)據(jù)需要保證不同結(jié)果文件中包含數(shù)量相同的時間步,。
physicsAl可直接對CAD/CAE模型進行全模型云圖預測,也可對曲線或標量性能進行預測,。
physicsAl訓練完成的模型可以通過命令行驅(qū)動,,也可以集成到多學科優(yōu)化平臺HyperStudy實現(xiàn)多目標尋優(yōu)。
高度集成,、學科中立
physicsAI工作流程簡單明了,,高度集成于HyperMesh環(huán)境。學科中立,,可廣泛應用于不同學科和行業(yè),,如結(jié)構(gòu)、碰撞,、CFD,、電磁、制造等,。
直接支持的原生數(shù)據(jù)格式
OptiStmuct (.h3d)
Radioss (.h3d/*A001/.gz)ABAQUS (odb)LS-DYNA(*d3plot/ *d3int/*intfor /.ptf)PAM-CRASH(.dsy/erfh5)FEMZIP(.fz/*d3plot*)
間接支持更廣泛數(shù)據(jù)格式
HvTrans支持對HyperView支持的任意類型的工程數(shù)據(jù)進行提取,、轉(zhuǎn)換和壓縮,并生成h3d格式。
對于Hyperview無法支持的小眾數(shù)據(jù)格式,,可以將數(shù)據(jù)保存成文本或excel數(shù)據(jù)表等格式,使用Altair Compose或HvTrans直接轉(zhuǎn)成h3d格式,。
執(zhí)行與部署
physicsAl兼容性高,,個人筆記本/工作站均支持安裝使用。physicsAl也可以將訓練過程遠程提交到其他服務器或HPC環(huán)境,。
physicsAl支持使用CPU訓練,。對于訓練集數(shù)量大,模型規(guī)模大,,訓練超參數(shù)設置高的情況,,建議使用GPU加速訓練。
暫無數(shù)據(jù),!
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