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ODYSSEE為工程、制造和質量提供實時解決方案,包括以下功能:
? 機器學習&人工智能
? 統計、數據挖掘、數據融合
? 優化和魯棒性
? 圖像識別和壓縮
ODYSSEE包含了兩個重要模塊:ODYSSEE CAE和ODYSSEE A-EYE。ODYSSEE CAE是一個獨特而*的以CAE為中心的創新平臺;而ODYSSEE A-EYE是一個獨特而*的基于圖像的機器學習解決方案。


ODYSSEE CAE是一個獨特而*的以CAE為中心的創新平臺,允許工程師在其工作流程中使用機器學習、人工智能、降階建模(ROM)和設計優化。通過對CAE模擬數據和物理測試數據進行實時預測建模和優化,創建經濟高效的數字孿生,讓用戶從現代數據科學技術中獲益。ODYSSEE CAE可以通過實時地回答解決工程問題來增強用戶的認識,從而替代數百小時的模擬和分析。通過幾次CAE模擬分析的結果,ODYSSEE CAE可以實時預測、優化并可靠地生成準確的結果。ODYSSEE CAE生成完整的歷史輸出,包括完整的CAE分析和結果的詳細后處理。應用領域如下:
? 計算流體力學
? 結構仿真
? 材料
? 聲學設計
? 系統動力學
? 自動駕駛
? 制造工藝

計算流體力學(CFD)

結構

材料

聲學設計

系統動力學

自動駕駛

制造工藝
ODYSSEE A-EYE是一個獨特而*的基于圖像的機器學習解決方案。通過使用機器學習和人工智能(AI)解決方案的實時參數模擬和優化,來加速產品設計和開發。ODYSSEE A-EYE允許用戶根據圖像數據、傳感器數據、標量、標簽、曲線和CAD數據作為輸入創建自己的AI應用程序,進而使用系統中已知的數據來預測響應。上述方法可以使設計師和生產技術人員能夠在無需高昂的計算成本或時間成本的條件下,更廣泛和交互地探索設計空間,并改進下一代產品。ODYSSEE A-EYE數據輸入類型:
? 圖像數據
? 傳感器數據
? 標量
? 標簽
? 曲線
? CAD數據 應用案例:
? 產品制造缺陷檢測(鑄造)
? 建立模具成本指標
? 為質量控制的缺陷表征
? 可施工性:施工風險、不確定性以及決策
? 基于MRI圖像的肺部感染診斷預測
? 通過實時預測模型對遠程患者進行健康監控
? 飛行模擬器(著陸條件)
? 衛星圖像選擇性壓縮和分類

ODYSSEE A-EYE中包含的應用(2022.2版本)

基于CT圖像的肺炎診斷

基于輪轂幾何的動力學分析預測

基于輪胎花紋圖像的噪聲預測

基于零件幾何和材料的加工時間預測

基于零件圖像的產品缺陷判斷