Industrie-Simulator Simcenter PhysicsAI

CAD/CAM

Überblick
Simcenter PhysicsAI erstellt datengetriebene Surrogatmodelle aus historischen CAE-Ergebnissen, um skalare KPIs und 3D‑Felder direkt auf Mesh‑ oder CAD‑Eingaben vorherzusagen. Mit geometrischem Deep Learning erfasst die Plattform Form‑zu‑Leistungs‑Beziehungen über verschiedene Physikbereiche und liefert Vorhersagen deutlich schneller als traditionelle Solverläufe, wodurch Design‑Exploration und reduzierte physische Prototypen möglich werden.

Wesentliche Vorteile

• Schnelle Vorhersagen (beschleunigungsabhängig vom Fall; reduziert die Zeit für Design‑Exploration)
• Solver‑agnostische Verarbeitung nativer CAE‑Ergebnisse ohne Umformatierung
• No‑Code‑Workflows, die multidisziplinären Teams AI‑Vorhersagen auf Ingenieursmodellen ermöglichen
• Direkte Verarbeitung komplexer Geometrien und Topologien mittels geometrischem Deep Learning für 3D‑Feldausgaben
• Integrierte Similaritäts-/OOD‑Bewertung zur Anzeige, wann eine Validierung mit Full‑Fidelity‑Simulation empfohlen wird
• Flexibler Betrieb: lokal on‑premises, sicheres HPC oder Cloud, um IP unter Kundenkontrolle zu halten

Hauptfunktionen

• Arbeitet auf nativen CAE‑Meshes und CAD‑Modellen zur Verbesserung der Interoperabilität und Wiederverwendung von Legacy‑Simulationsdaten
• Trainiert Modelle direkt mit Mesh/CAD‑Daten ohne manuelle Feature‑Engineering
• Erkennt Out‑of‑Distribution‑Geometrien mittels Similaritätsmetriken zur Risikominimierung
• Nahtlose Integration in bestehende CAE‑Workflows (Beispiele: Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab, Simcenter Inspire)
• Unterstützt GPU‑beschleunigtes Training (empfohlen) sowie CPU/HPC‑Umgebungen

Anwendungsfälle & Ergebnisse

• Schnelle Bewertung vieler Konstruktionskonzepte zur Erhöhung der Iterationszahl gegenüber rein solverbasierten Schleifen
• Senkung von Prototyping‑ und Prüfkosten durch Einsatz von AI‑Vorhersagen in frühen Designphasen
• Unterstützung der Optimierung von Materialien und Prozessen zur Reduzierung von Abfall und Verbesserung der Nachhaltigkeit
• Beispiel: Beschleunigte Verpackungsentwicklung mit nahezu sofortigen Vorhersagen, die Kosteneinsparungen und hohe Übereinstimmung mit kompletter FEA in validierten Fällen lieferten

Funktionsweise
Simcenter PhysicsAI trainiert Surrogatmodelle aus historischen Simulationsergebnissen unter Verwendung von geometrischem Deep Learning, um die Abbildung Geometrie→Leistung zu erlernen. Die Plattform liefert Feld‑ oder Skalardaten für neue Geometrien, bietet quantitative Validierungsmetriken (z. B. MAE) und markiert Out‑of‑Distribution‑Fälle über einen Similaritäts‑Score zur zusätzlichen Verifikation mittels Full‑Fidelity‑Simulation.

Technische Spezifikationen

• Produkt: Simcenter PhysicsAI (Software)
• Ansatz: geometrisches Deep Learning, das direkt auf Meshes und CAD‑Modellen arbeitet
• Solver‑Support: solver‑agnostische Aufnahme nativer CAE‑Ergebnisse
• Vorhersagen: 3D‑Feldvorhersagen und KPI‑Ausgaben abhängig von Trainingsdaten
• Leistung: ermöglicht Vorhersagen bis zu ~1000x schneller als traditionelle Solver (fallabhängig)
• Trainingsdaten: Effektivität abhängig von Problemkomplexität; praktische Bewertung empfohlen nach ~10 repräsentativen Dateien; Dutzende bis Hunderte können für robuste Modelle erforderlich sein
• Bereitstellung: lokal on‑premises, HPC oder Cloud; GPU empfohlen für beschleunigtes Training (moderne NVIDIA‑Architekturen unterstützt)
• Integration: native Add‑ons/Integrationen mit Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab, Simcenter Inspire und anderen CAE‑Workflows
• Sicherheit/Vertrauen: enthält Similaritäts‑(OOD)Erkennung, um anzuzeigen, wann eine Full‑Fidelity‑Validierung ratsam ist
• Typische Domänen: Struktur (FEA), CFD, Elektromagnetik, Fertigungs/Prozess‑Simulationen und andere physikalische Domänen