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Altair° physicsAI? 深度集成在 HyperMesh°中。其利用幾何深度學習技術、基于歷史仿真數據，學習幾何外形與性能之間的關系，實現快速的物理場預測，而無需事先對模型進行參數化。一旦經過訓練，physicsA1 模型的預測速度比傳統求解器仿真快成百上千倍，使工程師團隊能夠評估更多的概念并做出更好的設計決策。

產品亮點

• 無需模型參數化

• 桌面級、本地化安裝使用，無需上傳數據到云端

• 支持GPU加速訓練

• 先進的幾何深度學習方法(Geometric Deep Learning)

• 訓練完成后可以直接對CAD/CAE模型預測云圖

• 訓練完成的模型可導出單獨使用

• 可以通過命令行驅動，也可以集成到多學科優化平臺HyperStudy實現多目標尋優

主要功能

physicsAl無需事先進行模型參數化利用幾何深度學習技術、基于歷史仿真數據學習幾何外形與性能之間的關系。

physicsAl也支持考慮除形狀外的外部輸入參數，如材料、厚度、工藝參數、靜力學邊界條件等。

physicsAl支持模型中包含0D、 1D.

2D、3D單元，一階、二階單元均支持。

physicsAl支持靜態和瞬態仿真數據。瞬態數據需要保證不同結果文件中包含數量相同的時間步。

physicsAl可直接對CAD/CAE模型進行全模型云圖預測，也可對曲線或標量性能進行預測。

physicsAl訓練完成的模型可以通過命令行驅動，也可以集成到多學科優化平臺HyperStudy實現多目標尋優。

高度集成、學科中立

physicsAI工作流程簡單明了，高度集成于HyperMesh環境。學科中立，可廣泛應用于不同學科和行業，如結構、碰撞、CFD、電磁、制造等。

直接支持的原生數據格式

OptiStmuct (.h3d)

Radioss (.h3d/*A001/.gz)ABAQUS (odb)LS-DYNA(*d3plot/ *d3int/*intfor /.ptf)PAM-CRASH(.dsy/erfh5)FEMZIP(.fz/*d3plot*)

間接支持更廣泛數據格式

HvTrans支持對HyperView支持的任意類型的工程數據進行提取、轉換和壓縮,并生成h3d格式。

對于Hyperview無法支持的小眾數據格式，可以將數據保存成文本或excel數據表等格式，使用Altair Compose或HvTrans直接轉成h3d格式。

執行與部署

physicsAl兼容性高，個人筆記本/工作站均支持安裝使用。physicsAl也可以將訓練過程遠程提交到其他服務器或HPC環境。

physicsAl支持使用CPU訓練。對于訓練集數量大，模型規模大，訓練超參數設置高的情況，建議使用GPU加速訓練。