AIで設計開発を加速

過去に実施した複数のシミュレーション結果から形状と性能の関係を学習し、新形状でのシミュレーション結果を瞬時に予測できます。従来のソルバーに対して10倍～100倍高速な予測ができるだけでなく、CAD形状から直接性能予測も可能です。

FEMモデルとその解析結果を利用して、physicsAIが学習データを作成すると、メッシュ作成することなくその製品の性能の素性が予測し、CADデータを利用して予測したい指標（変位 / 応力 / ひずみ / 圧力など）をダイレクトにコンター表示できます。

AIが微分方程式を予測し、時間積分で時系列データを予測します。微分方程式を学習するため、物理現象・化学反応などと相性が良く、また、予測対象を微分方程式で表されるもののみに絞っているため、学習データが少なくても高精度な予測が可能となります。また、数式を構築することなく、高精度な1Dモデルの作成や、マルチフィジックス問題に適用することで複合領域での最適解探索を支援します。

形状の探索とグルーピング

指定した部品と他部品の形状のマッチ率を計算して類似形状を探索したり、類似形状の部品をグループ化できます。

部品の識別

AIに形状（フレーム、ガラス、パネル等）を学習させ、新規形状の部品を自動で識別します。CADジオメトリおよびFEモデルにも適用できます。

リアルタイムで性能予測や評価を行うことができます。Design Explorerは、ジオメトリの作成と編集、中間サーフェスの抽出、メッシング、メッシュ品質の補正などのダイレクトモデリングが可能な、HyperWorksと組み合わせて使用することができます。