Simcenter

Simcenter Reduced Order Modeling software

Z łatwością twórz, weryfikuj i eksportuj modele zredukowanego rzędu, korzystając z najlepszych w swojej klasie metod, aby szybciej przeprowadzać symulacje lub wdrażać możliwości predykcyjne w produktach lub procesach.

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak kupić ten produkt w
Zmień kraj

Simcenter Reduced order modeling (ROM) builder software visuals.

Dlaczego warto wybrać rozwiązanie Simcenter Reduced Order Modeling?

Simcenter Reduced Order Modeling to łatwa w użyciu platforma do budowania, walidacji i eksportu modeli zredukowanego rzędu (ROM) z danych symulacyjnych i testowych.

Otwarta platforma dla modeli ROM
Korzystaj z wysokiej jakości symulacji lub danych testowych z dowolnego źródła, aby tworzyć superszybkie prognozy, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji, wspólne symulację i aplikacje działające w czasie rzeczywistym, w tym do sterowania i monitorowania.

Łatwy w użyciu dla ekspertów i laików
Uzyskaj dostęp do kompleksowej gamy najlepszych w swojej klasie metod redukcji danych, od teorii sterowania po sieci neuronowe i sztuczną inteligencję (AI). Z łatwością trenuj różne modele ROM i porównuj je, wykorzystując wskaźniki wydajności za pomocą prostego, niewymagającego kodu interfejsu użytkownika.

Zintegrowane z platformą Simcenter
Rozwiązanie Simcenter Reduced Order Modeling bezproblemowo wymienia dane i modele z narzędziami Simcenter do symulacji i testów fizycznych, jednocześnie obsługując neutralne formaty importu danych i eksportu modeli.

Przesuń w lewo, przesuń w prawo

Dowiedz się, w jaki sposób modelowanie zredukowanego rzędu pozwala zrobić więcej z danymi symulacyjnymi i testowymi.

Możliwości rozwiązania Simcenter Reduced Order Modeling

Najlepsze w swojej klasie metody redukcji rzędu modeli

Metody redukcji danych są obecnie bardzo aktywnym obszarem badań. Służą do różnych zadań w inżynierii i nauce o danych. Rozwiązanie Simcenter Reduced Order Modeling oferuje metody najlepiej dopasowane do zastosowań CAE, od modeli powierzchni reakcji po sieci neuronowe, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (ML).

Intuicyjny interfejs użytkownika i kreator konfiguracji zapewniają te najlepsze w swojej klasie metody dzięki zautomatyzowanemu przepływowi pracy, więc użytkownik może skupić się na zastosowaniu.

Zautomatyzowane przeszukiwanie modeli w oprogramowaniu Simcenter Reduced Order Modeling.

Możliwość zastosowania w różnych dziedzinach inżynierii

Wykorzystaj modele ROM, używając dowolnej formy danych symulacyjnych lub testowych – od płynów i danych termicznych, mechanicznych, symulacji systemu lub fizyczne dane testowe. Chociaż może importować i analizować dane z dowolnego źródła, rozwiązanie Simcenter Reduced Order Modeling bezproblemowo integruje się z narzędziami z portfolio Simcenter.

Eksploracja parametrów przy użyciu modeli ROM utworzonych za pomocą rozwiązania Simcenter Reduced Order Modeling z symulacji 3D CFD.

Kompleksowy przepływ pracy z przewodnikiem

Rozwiązanie Simcenter Reduced Order Modelling prowadzi użytkownika przez cały proces tworzenia modelu ROM. Pojedynczy interfejs obsługuje przepływ pracy od importu danych, przez wybieranie, trenowanie i walidację modeli, aż po eksport.

Różne przepływy pracy zarówno dla ekspertów, jak i początkujących użytkowników. Nie masz pewności, która technika redukcji danych zapewnia najlepszą wydajność Twojej aplikacji? Automatyczne przeszukiwanie modelu konfiguruje i trenuje wszystkie odpowiednie metody oraz klasyfikuje je przy użyciu standardowych wskaźników wydajności.

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

Neutralny eksport

Eksportuj modele ROM do wielu miejsc docelowych, w tym FMI, ONNX i podmodelu Amesim za pomocą jednego kliknięcia. Wyeksportowane modele są niezależne od narzędzi i nie wymagają licencji ani solwera do uruchomienia, dzięki czemu jest to ekonomiczny sposób na przyspieszenie procesów symulacji, a także niezawodna i bezpieczna metoda udostępniania modeli współpracownikom i klientom.

Proces eksportu modelu w rozwiązaniu Simcenter Reduced Order Modeling.