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PhysicsAI
PhysicsAIを使用して、CAEデータから予測モデルを構築します。PhysicsAIは、様々な物理演算やリメッシングを行い、設計変数を含まないデータに対して学習させることができます。

ヘルプトップ
新機能
Altair HyperWorks 2024の新機能に関する情報。
はじめに
基本について学習し、ワークスペースを理解します。
チュートリアル
インタラクティブなチュートリアルによるAltair HyperWorks製品の紹介。
起動のプロシージャとカスタマイズ
アプリケーションの起動と設定。
ツール検索
旧バージョンのパネルと、それに対応する新しいワークフローのリスト。
ファイルとデータの管理
モデルの作成、オープン、インポート、および保存。
セッションとレポートテンプレート
セッションを設定し、レポートテンプレートを作成します。
外部プロダクトとのインターフェース
HyperMeshがサポートするソルバーインターフェース。
エンティティとソルバーインターフェース
ソルバーインターフェースは、テンプレートとFE入力リーダーで構成されています。
ブラウザ
ブラウザはモデルデータの構造化されたビューを提供し、それを使ってモデルの内容を確認、修正、作成、管理することができます。可視化だけでなく、ブラウザは検索、フィルタリング、ソートなどの機能を提供し、モデルデータをナビゲートして操作する能力を高めます。
スケッチ
2Dパラメトリックスケッチ形状を作成/編集できます。
トポロジー
ジオメトリの作成、編集、クリーンアップ。
FEジオメトリ
FEジオメトリはメッシュの上にトポロジーを乗せたもので、CADとメッシュは一体として存在していることになります。FEジオメトリの目的は、CADジオメトリを持たないFEモデルに、頂点、エッジ、サーフェス、ソリッドを追加することです。
メッシュと要素
HyperMeshで作成できるメッシュのタイプの概要と0D、1D、2D、3D要素の作成と編集方法について。
モデルの構築とアセンブリ
パートとサブシステムの作成、編成と管理。
複合材
HyperMesh複合材料のモデリング。
コネクター
モデルのパート間に結合を作成します。
モーフィング
メッシュ品質を大きく犠牲にすることなくFEメッシュの形状を容易に変更します。
Skeleton Modeling
Create a reduced ordered model to facilitate optimization at the concept phase.
設計空間
トポロジー最適化モデルの構築とセットアップを支援するワークフロー。
最適化
HyperMeshでの最適化セットアップ。
設計探索
複数分野の設計探索および最適化のツール。
検証
ソルバー解析を実行する前に、構築したモデルの検証を行います。
解析
モデルには、さまざまな物理学的、ベンチマーク、および実際のテストに相当する物理条件を表現するための荷重と境界条件が必要です。
対称性
不完全性を考慮しながら、軸対称サーフェスを持つフルの3Dモデルの体積を削減します。
コンセプトモデリング
特定のユースケースに対応した新しいパートの作成および既存のパートの修正のためのツールやワークフロー。現在、パートの補強を目的とした機能が中心です。
衝突と安全性
衝突および安全解析で使用するツール。
エアバッグ
エアバッグフォルダーユーティリティを提供し、結果として得られるエアバッグをRadiossデック内にエクスポートします。
航空宇宙
HyperMesh-Tclを使用して開発された各種ツール。
空気弾性
空気弾性有限要素モデルをNastranバルクデータフォーマットでインポートします。
評価
モデルと結果の情報に基づいて安全マージンを評価するためのメソッドを組み込むためのフレームワーク。
PhysicsAI
PhysicsAIを使用して、CAEデータから予測モデルを構築します。PhysicsAIは、様々な物理演算やリメッシングを行い、設計変数を含まないデータに対して学習させることができます。
- PhysicsAIリボンの表示
- プロジェクトの作成と読み込み
  各セッションは、新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを読み込むことから始まります。
- データセットの作成と管理
  データセットとは、モデルのトレーニングやスコアリングに使用される、1つまたは複数のシミュレーション結果のコレクションです。
- モデルのトレーニング
  設計変数のパラメータ化なしで、任意の物理特性と任意のメッシュを使用してモデルをトレーニングします。
- モデルのテスト
  Model Testingツールを使用してモデルをテストし、テスト結果を確認します。
- 結果の予測
  予測ツールを使用して、モデル予測を作成します。
- 信頼度スコア
  他の機械学習モデルと同様、PhysicsAIモデルは、予測される設計がトレーニングに使用された設計と類似している場合に最も精度が高くなります。
- よくある質問
  physicsAIに関するよくある質問をまとめました。
結果データ
結果データは、HyperMeshとHyperViewの両方を使用してポスト処理を行うことができます。
Developer
Developerリボンには、自動化とカスタマイズのためのツールが含まれています。
プロットデータ
HyperGraphは、多数の一般に使用されているファイルフォーマットとのインターフェースを持つ、データ解析およびプロッティングツールです。
マルチボディモデリング
MotionViewは、マルチボディダイナミクス用の汎用プリプロセッサです。
メディアファイル
MediaViewは、動画ファイルの再生、静止画の表示、オブジェクトのトラッキング、距離の測定などに使用します。
結果の集計
TableViewは、Excelのようなスプレッドシートを作成するのに使用します。
テキストファイル
TextView数値スクリプトは、HyperGraphウィンドウからベクトルデータを参照して、データ処理とデータ概要抽出を自動化します。
出力とレポート
レポートの作成、定義、エクスポート。
Collaboration Tools
Explore, organize and manage your personal data, collaborate in teams, and connect to other data sources, such as corporate PLM systems to access CAD data or publish simulation data.

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PhysicsAIを使用して、CAEデータから予測モデルを構築します。PhysicsAIは、様々な物理演算やリメッシングを行い、設計変数を含まないデータに対して学習させることができます。