Présentation du workflow d'ingénierie basé sur l'IA

En savoir plus sur le Physique de l'IA optimisée par NVIDIA sur Rescale

Étape 1 – Générer ou utiliser des données de simulation existantes. Exécutez plusieurs simulations CFD par lots ou par DOE à grande échelle, dans ce cas avec Siemens STAR-CCM+ pour mener une étude de conception d'aile arrière de véhicule.

Étape 2 – Former un modèle de substitution fondé sur la physique en ingérant des données de formation par simulation et en exécutant un flux de travail de formation de réseau neuronal, dans ce cas avec NAVASTO NAVPACK fonctionne sur Rescale.

Étape 3 – Exécutez l’inférence IA pour prédire les performances d’une nouvelle conception afin d’évaluer des milliers de nouvelles géométries pour obtenir un retour en quelques minutes ou des géométries uniques en millisecondes. Logiciel d'inférence IA utilisé – NAVASTO NAVPACK. Évaluez ensuite les résultats des prédictions quantitativement ou visuellement au sein d'un poste de travail (par exemple Paraview).

Étape 4 – Valider les conceptions pour déterminer la précision des prévisions. Dans ce cas, le même solveur CFD, Siemens STAR-CCM+, est utilisé pour la validation. Répétez les étapes 1 à 3 si nécessaire pour le réglage du modèle IA.

Résultats: 1000x accélération des prédictions de conception d'optimisation aérodynamique par rapport à l'analyse de simulation traditionnelle