AI-powered设计
人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的进展, 结合增加的可用性鲁棒模拟, testing, 现场数据集已经使工程数据科学成为现代产品开发生命周期的关键组成部分. 由人工智能增强的计算机辅助工程(CAE)为制造商提供了发现机器学习引导的见解的能力, 通过物理和人工智能驱动的工作流程探索复杂设计问题的新解决方案, 并通过合作和设计融合实现更大的产品创新.
设计一代
利用人工智能技术增强当前的产品开发实践，提高工程团队的生产力，以探索更广泛的客户满意度, high performing, 和可制造的新产品设计替代品.
通过应用同样的基于物理的工具来验证从概念到设计, 从签署到使用组织特定约束的ML指导, OPE电子®DesignAI™ 通过在开发周期的早期自信地拒绝低潜力的设计，实现更快的设计收敛.
设计探索
增加合作, 加快设计收敛速度, 用人工智能驱动的设计工具推动产品创新.
对于复杂几何图形的高保真建模，分析人员可以使用Altair®HyperWorks® Design Explorer 用于实时性能预测和评估的端到端工作流. 使用ML自动化重复任务, Design Explorer直观地执行几何创建和编辑的直接建模, mid-surface提取, 表面和中间啮合, 网格质量校正, 结合高效的装配管理和工艺指导.
优化设计
从设计微调到设计综合, 包括复杂的多物理项目或对数据集的研究, OPE电子®HyperStudy® 帮助多学科团队从复杂的模型中获得洞察力, 探索和创造各种输入的新概念, 确定最佳妥协方案, 支持决策.
仿真技术与设计探索和ML相结合，使工程师能够有效地应对上市时间的挑战, 并帮助团队交付在整个开发过程中考虑更多设计维度的更高性能的产品.
人工智能让高保真建模变得容易
HyperWorks shapeAI 使模型中的模式和形状识别自动化成为可能, 使用户能够选择所有相似的形状并同时编辑它们. 它使用聚类来对各个部分进行分组, 允许用户建模少量的组，而不是大量的单个部件.
shapeAI包含指定几何本身的自动特征提取，无需任何额外的输入或干预. 将这些特征与HyperWorks匹配工具中的ML算法相结合，将几何ML的力量放在每个用户的指尖. shapeAI可以通过几何相似性来组织复杂模型的组件，以便对一个部分的修改可以同步到所有部分.
基于人工智能的异常检测和测试平台分析
Altair® Compose® 是用于进行数学计算、操作和可视化数据的环境吗, 以及对重复计算和过程自动化有用的编程和调试脚本. Compose允许用户执行各种各样的数学运算，包括信号处理.
signalAI是一个支持使用ML进行信号处理的库. signalAI可以在时域和频域进行数据准备. 然后，它可以自动训练异常检测模型来识别异常行为. In addition, 对于标记数据, 它可以自动训练分类模型来预测信号特征和识别测试或运行环境.
动态降阶模型生成的人工智能
降阶模型(rom)对于将详细的3D模拟整合到系统级研究的计算效率更高的一维环境中非常有用. 模拟工具 Altair® EDEM™ or Altair CFD™ 允许对时变非线性系统进行详细的研究, 但是因为长时间的模拟运行, 分析通常集中在组件或子系统上. 然而，在一个完整的系统模拟的情况下, 将组件的行为减少到它与整个系统的交互通常就足够了, 改进求解器的运行时间，同时仍然提供足够准确的结果.
利用OPE电子的romAI人工智能工具, 三维模拟可以作为生成动态rom的训练数据. 只需要少量的3D模拟运行, 由于该方法比传统的数据驱动方法需要更少的训练数据. romAI可以与任何求解器一起工作，并在训练空间内运行时产生高度精确的结果，甚至在空间外的外推时也非常稳定和有用. 从测试数据开始时，同样的ML技术也可以用于系统识别目的.
利用现场数据进行预测分析
工程数据科学家和分析师使用Altair从他们的数据中生成可操作的见解. Altair®知识工作室® 是一个市场领先的易于使用的ML和预测分析解决方案，快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码.
工程数据科学在广泛的产品设计和制造问题中具有实际应用. 钣金冲压是汽车工业中最常见的制造工艺之一, 然而，为每个部分挑选出最适当和最具成本效益的子流程需要大量的经验和手工工作.
模拟和数据驱动的数字双胞胎
数字双胞胎帮助企业优化产品性能, 了解产品的使用寿命, 了解何时何地执行预测性维护, 并了解如何延长产品的剩余使用寿命(RUL). Altair数字双胞胎集成平台混合了物理和数据驱动的双胞胎，以支持整个产品生命周期的优化. 我们取一个完整的, open, 灵活的方法，使您的数字转型愿景符合您的条件.
物理基础, 模拟驱动的数字双胞胎杠杆标准化, 与工具无关的接口，如功能模型接口(FMI), 基于几何的三维CAE工具的联合仿真方法, 并采用降阶建模方法，从详细的仿真中推导出低保真度模型. 数据驱动的双胞胎使用ML算法和数据科学来优化产品性能. 从这个角度看问题可以让你更快, 实时洞察产品的状态，然后做出适当的操作调整，以提高产品的寿命，避免故障.
