Simulatore industriale Simcenter PhysicsAI

CAD CAM

Panoramica
Simcenter PhysicsAI addestra modelli surrogati basati su risultati CAE storici per prevedere KPI scalari e campi 3D direttamente su mesh o modelli CAD. Utilizzando apprendimento profondo geometrico, la piattaforma apprende le relazioni forma‑prestazione nei vari domini fisici e produce previsioni molto più veloci rispetto alle esecuzioni di solver tradizionali, agevolando l'esplorazione del progetto e la riduzione dei prototipi fisici.

Vantaggi principali

• Previsioni rapide (accelerazione dipendente dal caso; riduce il tempo per l'esplorazione dello spazio progettuale)
• Flusso di lavoro indipendente dal solver: acquisizione di risultati CAE nativi senza riformattazione
• Workflow no-code che permettono a team multidisciplinari di eseguire previsioni AI su modelli ingegneristici
• Operatività diretta su geometrie e topologie complesse tramite apprendimento geometrico per uscite di campi 3D
• Valutazione integrata di similarità / rilevamento out‑of‑distribution per segnalare quando è raccomandata la validazione con simulazione full‑fidelity
• Deploy flessibile: locale on‑premises, HPC o cloud sicuro per mantenere la proprietà intellettuale sotto controllo del cliente

Capacità principali

• Opera su mesh CAE native e modelli CAD per migliorare interoperabilità e riuso degli asset di simulazione legacy
• Addestra modelli direttamente su dati mesh/CAD senza feature engineering manuale
• Individua geometrie fuori distribuzione con metriche di similarità per ridurre il rischio di previsione
• Si integra nei workflow CAE esistenti (esempi: Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab, Simcenter Inspire)
• Supporta training accelerato da GPU (consigliato) e ambienti CPU/HPC

Casi d'uso e risultati

• Valutare rapidamente numerosi concetti di progetto per aumentare il numero di iterazioni rispetto ai cicli basati solo su solver
• Ridurre i costi di prototipazione e testing usando previsioni AI nelle fasi iniziali di progetto
• Supportare l'ottimizzazione di materiali e processi per ridurre gli scarti e migliorare la sostenibilità
• Esempio: accelerazione del design degli imballaggi con previsioni quasi istantanee che forniscono risparmi e alta concordanza con FEA completa in casi convalidati

Come funziona
Simcenter PhysicsAI addestra modelli surrogati a partire dai risultati di simulazione storici usando apprendimento profondo geometrico per apprendere la mappatura geometria→prestazione. La piattaforma fornisce previsioni di campi o scalari per nuove geometrie, metriche di validazione quantitative (es. MAE) e segnala i casi fuori distribuzione tramite un punteggio di similarità per ulteriori verifiche con simulazione full‑fidelity.

Specifiche tecniche

• Prodotto: Simcenter PhysicsAI (software)
• Approccio: apprendimento profondo geometrico che opera direttamente su mesh e modelli CAD
• Supporto solver: acquisizione agnostica dei risultati CAE nativi
• Previsioni: campi 3D e KPI a seconda dei dati di training
• Prestazioni: consente previsioni fino a ~1000x più veloci dei solver tradizionali (dipende dal caso)
• Dati di training: l'efficacia dipende dalla complessità del problema; valutazione pratica consigliata dopo ~10 file rappresentativi; decine–centinaia possono essere necessari
• Deploy: locale on‑premises, HPC o cloud; GPU consigliata per training accelerato (supportate architetture NVIDIA moderne)
• Integrazione: add-on/integrazioni native con Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab, Simcenter Inspire e altri workflow CAE
• Sicurezza/affidabilità: include rilevamento di similarità (OOD) per indicare quando è consigliata la validazione full‑fidelity
• Domini tipici: strutturale (FEA), CFD, elettromagnetica, simulazioni di produzione/processo e altri domini fisici