数字双
- 从扫描或数字化数据生成人工智能驱动的网格
- 通过智能自动化应用于整个产品生命周期
- 变形网格扫描数据与自动对齐的几何特征
- 生成中表面和体积网格与增强的网格质量
数字双做什么?
网络中的高效数字孪生功能可以直接从数字化的零件和装配数据中自动生成人工智能驱动的网格。 通过利用智能变形技术,该解决方案创建了高保真、容错的模型,加速了CAE工作流程。 Users benefit from faster parameterization, improved manufacturability, and optimized tooling performance – all within a seamless, fully automated process.
面向制造的设计优化
快速优化零件,预制件和工具的可制造性和高效的装配工作流程。
自动变形补偿
自动纠正常见的模具问题,如翘曲和回弹。
即时人工智能仿真
在参数化设计变更后实时应用基于人工智能的仿真更新。
智能变形能力
使用人工智能引导的网格变形将扫描的零件数据转换为精确的数字模型。
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点击这里观看概述视频数字孪生的特点
Scan-to-Mesh转换
使用强大的变形工具将数字化扫描数据转换为网格就绪模型。
自动特征对齐
人工智能算法自动对齐扫描几何与标称CAD或网格模型。
中表面和实体网格生成
为下游分析精确生成中表面和3D体网格。
网格质量增强
提高元素质量和网格保真度,提高仿真精度和可靠性。
名义模型与实际模型的比较
能够直接比较扫描和标称模型,以评估制造偏差。
变形补偿工具
调整有限元模型的预期翘曲和回弹成形或加工过程。
基于do的优化支持
集成实验设计(DOE)技术,用于系统的零件和工具改进。
AI /毫升集成
与网络的AI/ML模块接口,实现预测修正和基于学习的优化。
装配组件支持
能够在变形工作流程中处理整个程序集。
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网络的独特性
网络’ Efficient 数字双 capability revolutionizes mesh generation by using AI-driven morphing to convert scanned or digitized data into simulation-ready models. 它自动化复杂的网格转换,补偿制造偏差,并显著加快参数化和优化周期。 通过自动化和标准化这些过程,用户可以实现高达10倍的生产力提高,同时保持高水平的精度和设计保真度。
自动扫描变形
自动变形完整的有限元模型,以对准扫描的部分数据,最大限度地减少人工干预。
智能地表探测
即使在存在扫描噪声或表面不规则的情况下,也能准确识别目标表面。
具有间隙保存的装配变形
在整个装配变形过程中保持精确的零件间距和堆叠顺序。
特征感知网格对齐
根据其中心几何形状检测和对齐槽,孔和圆形特征,确保高精度变形。
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