PhysicsAI’s artificial intelligence algorithms control an actual F-16 in flight In less than three years, artificial intelligence (AI) algorithms developed under DARPA’s Air Combat Evolution (ACE) program have progressed from controlling simulated F-16s flying aerial dogfights on computer screens to...
physicsAI:面向仿真工程师的机器学习工具 Simulation+AI ? 企业的仿真工程师大部分时间都是在面对相似的模型。例如空调管路CFD,汽车保险杠CAE的仿真工作,通过DOE设计迭代,不断的优化尺寸参数,产品外形,从而使得管路流动阻力减小,风速均匀性提高,或者结构的轻量化、安全性和耐久性的提高。 通常项目完成后,计算服务器上...
physicsAI 运行在笔记本电脑(Intel CPU i7-10850H, 32GB RAM),对流场的预测速度比CFD求解器快了7~8倍: Epochs=300,训练时间18 min, 15 sec Epochs=100,训练时间6 min, 18 sec 在进行预测时,physicsAI将以置信度分数(confidence score)的形式量化输入设计与训练数据的相似程度,并显示在窗口右上角。 置信度得...
physicsAI可基于历史仿真数据进行几何深度学习,而不需要对模型进行手工参数化处理,从而可避免参数化设置不准确或有些模型很难进行参数化。使用physicsAI可以达到如下几个目的: (1)使用PhysicsAI无需编程,可以直接在网格或几何模型上进行仿真结果预测,省去了有限元分析复杂的建模、前处理流程,可以快速得到仿真结果,加速产...
physicsAI 的使用 安装HyperWorks Desktop v2023 版本。 支持Nvidia GPU训练,至少8G以上的显存。 训练时间和样本的数量以及每个样本的网格数量有关,小模型训练半小时,大的模型可能超过一天。 支持本地或远程HPC训练样本。 训练样本需要.h3d .fem .rad仿真结果格式, 预测可以用 parasolid 或面网格。
Altair physicsAI 为广大CAE用户带来了先进的几何深度学习。Altair HyperWorks 2022.3 首次发布了全新 physicsAI 技术,可利用历史仿真数据进行快速物理预测。此后,我们一直不断听取用户反馈并持续改进。 HyperWorks 2023 最新版本的重点是提高可用性和扩大 physicsAI 的应用范围。在此,我们想与大家解答一些关于 physicsAI 的...
Physics AI expertly tackles an array of physics queries – be it multiple choice, word-based, diagrams, math-centric, or any other type. Simply snap a photo or upload your question, and watch as Physics AI swiftly deciphers and guides you through a comprehensive solution. ...
第 1 步：收集过去执行的铸造模拟的历史数据。对充型或凝固阶段的 h3d 结果文件进行学习和训练。下图显示了用于为高压铸造工艺仿真创建的各种设计迭代的变量。第 2 步：在 PhysicsAI 中创建用于训练和测试的数据集。使用 Inspire Cast 的结果数据训练 PhysicsAI 的机器学习算法。定义训练变量，如深度、宽度、遍历...
这本书名为《AI for Physics》,由Volker Knecht撰写,讨论了人工智能(AI)在物理学各个领域的广泛应用。以下是书的大纲和主要内容的概述: -第1章:组建团队(Gathering the Team) - 讨论AI和机器学习(ML)的历史,以及它们与物理学的关系。 1. **AI和机器学习**:简要介绍了AI的历史 从1943年McCullouch和Pitts提...
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