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SmartUQ是一種機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具,針對從構(gòu)思和設(shè)計到制造和維護(hù)的工程應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化。通過提供強(qiáng)大的工具和高度準(zhǔn)確的模型以及用戶友好的GUI和API,SmartUQ可以輕松執(zhí)行預(yù)測建模、優(yōu)化采樣、不確定性量化和模型校準(zhǔn)。
SmartUQ將獨(dú)特的采樣功能、強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和易于使用的分析相結(jié)合,幫助解決以前無法解決的問題。
工具和應(yīng)用領(lǐng)域
加速模擬工作、不確定性分析、測試和評估計劃
不確定性下的優(yōu)化、穩(wěn)健設(shè)計、模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證
嵌入式模型、虛擬傳感器、根本原因分析、制造分析
數(shù)字孿生分析、預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量控制、流程優(yōu)化
不確定性量化與機(jī)器學(xué)習(xí)
不確定性量化的基石之一是通過預(yù)測分析構(gòu)建準(zhǔn)確的預(yù)測模型,但我們的一些客戶在不確定性量化工作流程之外使用SmartUQ的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型作為獨(dú)立工具。SmartUQ的預(yù)測模型可以使用來自仿真模型、制造、運(yùn)營和傳感器以及數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)集來構(gòu)建。SmartUQ預(yù)測模型的一些應(yīng)用包括開發(fā)虛擬傳感器或執(zhí)行根本原因分析。
UQ超越不確定性傳播
除了傳播輸入不確定性之外,不確定性量化還提供了一個更全的框架,包括幾個關(guān)鍵的分析技術(shù):
建立預(yù)測模型:經(jīng)過訓(xùn)練可以模仿復(fù)雜的工程模擬。
敏銳性分析:根據(jù)參數(shù)影響結(jié)果的能力對參數(shù)進(jìn)行排序。
統(tǒng)計校準(zhǔn):處理仿真模型和物理測試之間的分歧和不確定性。
逆向分析:確定病態(tài)和稀疏模型輸入的基礎(chǔ)分布。

現(xiàn)代工程的預(yù)測分析
預(yù)測分析包含一組高等分析技術(shù),用于開發(fā)用于實(shí)時分析和預(yù)測未來事件的預(yù)測模型。使用所有類型的數(shù)據(jù)集,如模擬建模、制造、運(yùn)營和傳感器數(shù)據(jù),經(jīng)過訓(xùn)練的SmartUQ預(yù)測模型可以快速執(zhí)行復(fù)雜的分析,如預(yù)測性維護(hù)或風(fēng)險分析 - 為您的團(tuán)隊提供競爭優(yōu)勢。以下是SmartUQ行業(yè)規(guī)模預(yù)測分析的一些應(yīng)用:
虛擬傳感器和預(yù)測性維護(hù)
減少仿真需求
根本原因分析
模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證
數(shù)字孿生

改變幾何系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)
模擬具有相關(guān)但不同的幾何體、網(wǎng)格或坐標(biāo)系的域是許多工作流程的關(guān)鍵部分。幾何優(yōu)化、公差分析、物理測量校準(zhǔn)和空間響應(yīng)不確定性量化等任務(wù)都需要處理不同的幾何形狀。
SmartUQ的Changing Geometry Emulator擴(kuò)展了SmartUQ空間仿真的功能,以捕獲輸入對空間響應(yīng)的影響以及輸入對生成的幾何或網(wǎng)格的影響。這為各種模擬和空間測量開辟了快速準(zhǔn)確的替代模型。
Changing Geometry Emulator:構(gòu)建沒有網(wǎng)格或坐標(biāo)限制的空間系統(tǒng)的ML模型。

通過分析加速:從有限的數(shù)據(jù)中獲得大的洞察力
時間和資源總是有限的,有時重要的決策必須僅基于少數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)。SmartUQ可以幫助您從少的點(diǎn)中獲得多的信息:
在利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)的同時優(yōu)化新數(shù)據(jù)的采樣。
在利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)的同時創(chuàng)建平衡的空間填充示例。
僅在必要時直接采樣以細(xì)化數(shù)據(jù)集。
通過準(zhǔn)確的仿真探索整個設(shè)計空間。
通過減少設(shè)計和測試迭代來節(jié)省時間和資源。

將分析提高到一個新的水平
提供廣泛的功能,包括:
實(shí)驗(yàn)設(shè)計
仿真
統(tǒng)計校準(zhǔn)
敏銳性分析
不確定性的傳播
統(tǒng)計優(yōu)化
逆分析
利用分析獲得更深入的見解,更快地創(chuàng)造更好的產(chǎn)品

統(tǒng)計校準(zhǔn):物理數(shù)據(jù)中的地面模擬
為了提高模擬的保真度或預(yù)測能力,建立模型時必須進(jìn)行校準(zhǔn)。SmartUQ具有專用工具來促進(jìn)模型校準(zhǔn),包括專門的混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計生成器和自動統(tǒng)計校準(zhǔn)。通過快速找到適合的參數(shù)并自信地評估模型差異來改進(jìn)模型驗(yàn)證。

不確定性無處不在
不確定性是每個系統(tǒng)的一部分。它源于測量精度、材料特性、使用場景、建模近似和未知的未來事件。模型邊界條件、初始條件和參數(shù)的不確定性使您更難自信地回答重要的問題:它會滿足所有要求嗎?它是優(yōu)異的嗎?

【英文介紹】
SmartUQ is a Machine Learning and AI tool optimized for engineering applications from ideation and design to manufacturing and sustainment. By providing powerful tools and highly accurate models with user-friendly GUIs and APIs, SmartUQ makes it easy to perform predictive modeling, optimized sampling, uncertainty quantification, and model calibration. From Fortune 500 manufacturers to startups and engineering consulting firms, SmartUQ's best in class predictive modeling accuracy helps our customers go beyond analysis to bring uncertainty into the decision-making process.
SmartUQ's combination of unique sampling capabilities, powerful machine learning tools, and easy to use analytics help our customers solve previously unsolvable problems.
Tools and Application Areas
Acceleration of simulation efforts, Uncertainty Analysis, Testing and evaluation planning
Optimization under uncertainty, Robust design, Model calibartion and validation
Embedded models, virtual sensors, Root cause analysis, Manufacturing analytics
Digital twin analytics, Predictive Maintenance, Quality Control, Process Optimization
Uncertainty Quantification & Machine Learning
One of the cornerstones of Uncertainty Quantification is building accurate predictive models with predictive analytics, but some of our customers have used SmartUQ’s machine learning predictive models outside of the Uncertainty Quantification workflow as a stand-alone tool. SmartUQ's predictive models can be built with data sets from simulation models, manufacturing, operational and sensors, and digital twins. Some applications of SmartUQ's predictive models include developing virtual sensors or performing root cause analysis.