Simcenter

Simcenter Reduced Order Modeling software

Construye, valida y exporta con facilidad modelos de pedidos reducidos utilizando los mejores métodos para ir más rápido con la simulación o integrar poder predictivo en productos o procesos.

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Simcenter Reduced order modeling (ROM) builder software visuals.

¿Por qué Simcenter Reduced Order Modeling?

Simcenter Reduced Order Modeling es una plataforma fácil de usar para crear, validar y exportar modelos de pedidos reducidos (ROMs) a partir de datos de simulación y ensayo.

Una plataforma abierta para ROM
Utiliza datos de simulación o ensayo de alta fidelidad procedentes de cualquier fuente para realizar predicciones superrápidas, lo que permite una toma de decisiones más ágil, la simulación conjunta y aplicaciones en tiempo real como el control y la supervisión.

Fácil de usar para expertos y no expertos
Accede a una amplia gama de los mejores métodos de reducción de datos, desde la teoría de control hasta las redes neuronales y la inteligencia artificial. Entrena fácilmente diferentes ROMs y compara utilizando métricas de rendimiento a través de una sencilla interfaz de usuario sin código.

Integración con Simcenter
Simcenter Reduced Order Modeling intercambia datos y modelos sin problemas con las herramientas de Simcenter para la simulación y las pruebas físicas, a la vez que admite formatos neutros para la importación de datos y la exportación de modelos.

Desplazamiento a la izquierda, desplazamiento a la derecha

Descubre cómo el modelado de pedidos reducidos te permite hacer más con los datos de simulación y ensayo.

Funcionalidades de Simcenter Reduced Order Modeling

Los mejores métodos de reducción de pedidos en modelos

Los métodos de reducción de datos son un área de investigación muy activa en la actualidad y se utilizan para diversas tareas en ingeniería y ciencia de datos. Simcenter Reduced Order Modeling ofrece los métodos más adecuados para las aplicaciones CAE, desde los modelos de superficie de respuesta hasta las redes neuronales, la IA y el aprendizaje automático (ML).

La interfaz de usuario intuitiva y el asistente de configuración ofrecen estos métodos de primera clase a través de un flujo de trabajo automatizado, lo que permite al usuario mantener su atención en la aplicación.

Un barrido automatizado del modelo en el software Simcenter Reduced Order Modeling.

Aplicable en los ámbitos de ingeniería

Aprovecha ROM utilizando cualquier forma de simulación o datos de ensayo: desde fluidos y datos térmicos, mecánicos, de simulación de sistemas o de pruebas físicas. Aunque puede importar y analizar datos de cualquier fuente, Simcenter Reduced Order Modeling se integra a la perfección con las herramientas del portfolio de Simcenter.

Una exploración de parámetros utilizando una ROM creada con Simcenter Reduced Order Modeling a partir de una simulación CFD en 3D.

Flujo de trabajo guiado de principio a fin

Simcenter Reduced Order Modeling te guía a través del proceso de creación de ROM de principio a fin. Una única interfaz gestiona el flujo de trabajo desde la importación de datos, pasando por la selección, el entrenamiento y la validación de modelos, hasta la exportación.

Diferentes flujos de trabajo son válidos tanto para expertos como para no expertos. ¿No estás seguro de qué técnica de reducción de datos ofrece el mejor rendimiento para tu aplicación? El barrido automático del modelo configura y entrena todos los métodos adecuados y los clasifica utilizando métricas de rendimiento estándar.

An automatic model training and validation in Simcenter Reduced Order Modeling.

Exportación genérica

Exporta ROMs a múltiples objetivos, incluidos FMI, ONNX y el submodelo Amesim en un solo clic. Los modelos exportados son independientes de las herramientas y no requieren licencia ni solver para ejecutarse, lo que los convierte en una forma rentable de acelerar los flujos de trabajo de simulación, además de ser un medio sólido y seguro de compartir modelos con compañeros y clientes.

El proceso de exportación de modelos en Simcenter Reduced Order Modeling.