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Đánh bài casinoSimAIの説明: 数値シミュレーションへのAIの応用方法

13 tháng 5 năm 2024

ĐỌC LÊN

TẠM DỪNG ĐỌC

Antoine Reverberi | アプリケーションエンジニアII
Jennifer Procario | シニアマーケティングコミュニケーションライター
Trí tuệ nhân tạo

製品品質を向上させる重要な知見を設計に適用することができます

AIとマルチフィジックスシミュレーションの力を組み合わせたクラウドベースプラットフォームであるAnsys sòng bạc việt nam物理場に依存しないクラウドネイティブなSimAIプラットフォームを使用すると

このテクノロジーが従来のシミュレーションをどのように拡張して強化しながら

数値シミュレーションを活用した機械学習

さまざまなエンジニアリング領域における実際のシステムの振る舞いをモデル化できます

Trường dòng chảy

数値流体力学(CFD)シミュレーションを導入して自動車周囲の流れ場を解析する

他の方法では観測できない振る舞いを解析して予測するためのモデルを扱えるようになるからです

Phương trình Navier Stokes

移動する流体の速度と圧力の関係を記述したナビエ–ストークス方程式(非圧縮性形式)

タスクまたは基本ルールをアルゴリズムに学習させることが目的になります

以下の2つのカテゴリに分類されます

  1. 物理場を考慮:方程式によって暗黙的に示されるペナルティ項を損失関数に注入する(
  2. 物理場に依存しない:MLアルゴリズムはナビエ–ストークス関数のデータ駆動型表現を学習し

予測精度を損なうことなくシミュレーションワークフローを加速させます

過去に作成したデータを使用してAIをトレーニングできます

Navier Stokes

対象システムの基盤にある支配方程式(ナビエ-ストークス関数など)のデータ駆動型表現を学習できる

Đánh bài casino SimAI: 内部の仕組み

複数のディープラーニングニューラルネットワークを組み合わせた

Đánh bài casino

複数のパラメータと変数間の複雑な相互作用が含まれている

画像内のピクセル値のようなデータポイントを明示的に格納する代わりに

圧力や速度などのサーフェスフィールドやボリュームフィールドを連続的に表現できます

Hệ số áp suất trung bình
Ứng suất cắt tường trung bình

圧力や速度などのサーフェスフィールドやボリュームフィールドを連続的に表現できる

新しいジオメトリを学習または一般化するための汎化能力やスコープが不足している状況です

極めて高次元の空間で最も近い既知のジオメトリからの距離を計算します

Độ phân giải lưới
Biểu diễn hình dạng

新しいジオメトリのメッシュ解像度に関係なく同じ信頼度スコアが返される

Đánh bài casino SimAIプラットフォームでシミュレーションを拡張

ディープラーニングの専門知識がないユーザー向けに設計されています

あらゆる業界およびエンジニアリング領域の製品エンジニア

詳細については、ウェビナー「Đánh bài casino SimAIの紹介: シミュレーション用のクラウドネイティブな生成AI」をご覧ください。


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Antoine Reverberi
Kỹ sư ứng dụng II

Bằng cách kết hợp kinh nghiệm thực tế của ngành với nền tảng về cơ học chất lỏng và kỹ thuật hàng hải

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