크레이지 슬롯를 사용한 시뮬레이션 결과 예측
개발자 :신경
신경 개념
주제
비디오
[Neural Concept Studio Operation Demo] 열교환 기의 최적 설계 (1 분 41 초)
[신경 개념 스튜디오 소개 비디오] 딥 러닝 AI를 사용한 예측 솔루션 (1 분 02 초)
기술 칼럼
- ・ 산업 설계 및 엔지니어링 비교
- ・ 크레이지 슬롯 엔지니어링 : 응용 프로그램, 주요 이점, 미래 동향
- ・ 기계 공학에서 기계 학습의 적용
CASE
- ・ 크레이지 슬롯 자동차 제조
- ・ 항공 우주 산업에서 크레이지 슬롯 디자인의 적용 : 항공 우주 산업의 지능화
- ・ 자동차 전기화의 설계 문제 해결 : 경량, 충돌 강력한 차량 및 혁신적인 크레이지 슬롯 솔루션의 역할
- ・ 수십 년에 걸쳐 축적 된 풍동 데이터를 기반으로 한 크레이지 슬롯-APIPIPED CFD 도구
- 유체 역학 응용 분야의 NCS
- ・ 자동차에서 사이드 미러 설계의 다목적 최적화
기능
딥 러닝은 다양한 기술 분야에 혁신을 가져 오지만 일반 데이터 어레이 인 2D 이미지에 대한 머신 러닝을 전문으로하기 때문에 3D CAE/시뮬레이션에서의 사용이 제한되었습니다. NCS는 최첨단 딥 러닝 크레이지 슬롯 기술을 사용하여 3D CAE/시뮬레이션에서 새로운 가치를 제공합니다.
3D 기하학적 컨볼 루션 신경 네트워크, 독특한 딥 러닝 AI 기술
3 차원 모양에 해당하는 컨볼 루션 신경 네트워크를 기반으로 3D 데이터 분포 및 3D 기하학적 특성을 배울 수있었습니다. CAE/Simulation Data (교사 데이터)는 모양과 연결된 다음 교육을 받고 딥 러닝 AI 모델 (3D 대리 모델)
과거 CAE/시뮬레이션 데이터의 효과적인 사용
데이터가 누적 된 크레이지 슬롯 빌드 및 데이터 중심 개발에 기여합니다.
라이센스/실행 환경
크레이지 슬롯 모델을 구축하고 사용할 수있는 "Shape Expert"와 크레이지 슬롯 모델 사용을 전문으로하는 "모양 생산"의 두 가지 유형이 있습니다.
NCS는 SaaS 유형 서비스입니다. 신경 개념은 동일한 실행 환경에 GPU를 제공합니다.
개발자
2018 년 Lausanne (EPFL)의 Federal Institute of Technology에서 설립되었으며 다가오는 스타트 업 회사입니다. 신경 개념, 혁신적인 CAE/시뮬레이션 소프트웨어 인 최첨단 3D 딥 러닝 AI 기술을 실용적으로 사용합니다.
다운로드 자료
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