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その他の素晴らしいリスケールコンテンツ

AI 物理学のエンドツーエンド ワークフローのデモ

AI 対応エンジニアリング ワークフローの概要 Rescale の NVIDIA を活用した AI 物理学の詳細をご覧ください。 ステップ 1 – 既存のシミュレーション データを生成または使用します。バッチまたは大規模 DOE で複数の CFD シミュレーションを実行します。この場合は Siemens STAR-CCM+ を使用して、車両の後部翼の設計スタディを実施します。ステップ 2 – 物理情報に基づいたサロゲート モデルをトレーニングする…

カスタムフィールドのメタデータキャプチャの自動化

Rescale Metadata Management は、ワークスペースへのカスタム フィールドのテンプレート化と展開をサポートします。カスタム フィールドにより、シミュレーション データ ガバナンスが可能になります。 Rescale は、シミュレーションの後処理ステップとして Python スクリプトを実行することにより、カスタム フィールドの入力の自動化をサポートします。自動化により、カスタム フィールドでエラーがなくなり、シミュレーション担当者の時間と労力が節約され、生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。

Rescaleメタデータ管理によるシミュレーションリソースのフィルタリングと検索

シミュレーション エンジニアとエンジニアリング マネージャーは、製品が完成するまでにシミュレーションを更新し、製品設計を何度も繰り返す必要があるため、データ セットが大規模になります。シミュレーション データの検索はオーバーヘッドになる可能性があります。 Rescale では、シミュレーション データにタグを付け、ファイル名とタグの両方を検索できるため、組織はデータの検索にかかる時間と労力を削減できます。