AI 물리학 엔드투엔드 워크플로 데모

AI 지원 엔지니어링 워크플로 개요

전단지에 포함된 링크에 대해 더 알아보기 Rescale에서 NVIDIA가 지원하는 AI 물리학

1단계 – 기존 시뮬레이션 데이터를 생성하거나 사용합니다. 배치 또는 대규모 DOE에서 여러 CFD 시뮬레이션을 실행합니다. 이 경우 지멘스 STAR-CCM+를 통해 후방 차량 날개 설계 연구를 수행합니다.

2단계 – 시뮬레이션 훈련 데이터를 수집하고 신경망 훈련 워크플로우를 실행하여 물리 기반 대리 모델을 훈련합니다. 이 경우 나바스토 NAVPACK은 Rescale에서 실행됩니다.

3단계 – AI 추론을 실행하여 새로운 설계 성능을 예측하고 피드백을 위해 수천 개의 새로운 형상을 몇 분 안에 평가하거나 단일 형상을 밀리초 단위로 평가합니다. 사용된 AI 추론 소프트웨어 – NAVASTO NAVPACK. 그런 다음 워크스테이션(예: Paraview) 내에서 예측 결과를 정량적으로 또는 시각적으로 평가합니다.

4단계 – 예측 정확도를 결정하기 위해 설계를 검증합니다. 이 경우 동일한 CFD 솔버인 Siemens STAR-CCM+를 사용하여 검증합니다. AI 모델 튜닝에 필요에 따라 1~3단계를 반복합니다.

결과 : SR 1000x 가속 기존 시뮬레이션 분석과 비교한 공기 역학 최적화 설계 예측