Simcenter Reduced Order Modeling 是一個易於使用的平台,用於從模擬和測試數據中構建、驗證和導出降階簡化模型(ROMs)。
透過降階模型技術,可以快速輔助各類工程分析。Simcenter Reduced Order Modeling 提供多種演算法,可應用於各種 CAE 軟體,其中包含反應曲面模型 (Response Surface Models)、神經網路 (Neural Networks)、人工智慧 (AI) 和機器學習 (Machine Learning, ML)。此外,Simcenter ROM 具備直覺化的介面,並透過精靈式與自動化流程,加速使用者在各種工程應用中的操作與決策。
Simcenter Reduced Order Modeling 可與 Simcenter 的模擬與物理測試工具無縫交換數據和模型,同時支援中性格式的數據導入與模型導出。
透過資料降階模型手法,可以快速協助各種工程分析,Simcenter Reduced Order Modeling 提供許多演算法可以應用於各種CAE軟體,演算法包含
反映曲面(esponse surface models)、神經網路 ( neural networks) , 人工智慧 (AI) 與機器學 (machine learning (ML)).
提供相當值觀的介面,透過精靈式與自動化的流程,加速使用者應用於各類的工程應用。
無論是流體、熱傳、機械系統的 CAE 模擬數據,甚至是物理測試數據,都能透過降階模型(ROM)進行數據處理與分析。各類工程分析軟體與實驗數據皆可讀取,而使用者更能無縫整合 Simcenter 旗下的各種軟體,提升應用靈活性與效率。
Simcenter Reduced Order Modeling 引導您完成從頭到尾的簡化模型(ROM)創建流程。透過單一介面,您可以完成數據導入、篩選、模型訓練與驗證,以及最終的模型導出,全程無縫整合。
軟體提供適用於專家與非專家的不同工作流程。若使用者不確定應選擇哪種簡化模型(ROM)演算法,內建的自動模型掃描功能將自動配置並訓練各種方法,並透過排名機制,協助使用者選擇最適合的演算法。
一鍵匯出 ROM 至多個目標平台,包括 FMI、ONNX 和 Amesim 子模型。匯出的模型不受特定工具限制,無需授權或求解器即可運行,既能有效加速模擬流程,又能安全可靠地與同事和客戶共享,提升協作效率。
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