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World File Search System几何图形
FloEFD™ - TechSim 工程
因为 FloEFD 直接与原生 Creo CAD 数据交互 - 无需任何翻译或复制 - 您的模型可以跟上正在进行的设计变更。此外，其强大的网格划分器和稳健的收敛标准使最复杂的几何图形也能轻松完成。比较配置和参数研究功能使您能够了解几何图形或边界条件的变化对结果的影响。您甚至可以将结果导出到 Creo Simulate 进行结构模拟。简而言之，使用 FloEFD for Creo，了解快速、轻松优化设计有多么容易。
Simcenter 3D 用于运动模拟 - ATA 工程
面向分析师和设计师的运动模拟解决方案 设计师和分析师通常从两个不同的角度进行运动模拟，CAD 设计师从 CAD 数据开始，而分析师通常从一张白纸开始。Simcenter 3D Motion 解决方案提供适用于任一用户角色的解决方案。分析师可以使用 Simcenter 3D Motion 手动创建新的机制模型，使用简单的原始几何图形作为连杆。这有助于您在应用任何详细几何图形之前了解新装配机制的工作原理。在详细设计阶段使用计算机辅助设计 (CAD) 装配模型的设计师可以通过将几何体转换为机制连杆并将装配约束转换为相应的运动关节，在几秒钟内将这些装配快速转换为工作运动模型。这可以为设计师节省关键的建模时间，因此他们可以开始了解几何图形将如何影响其机制的性能。
FloEFD™ - TechSim 工程
因为 FloEFD 直接与原生 Creo CAD 数据交互 - 无需任何翻译或复制 - 您的模型可以跟上正在进行的设计变更。此外，其强大的网格划分器和稳健的收敛标准使最复杂的几何图形也能轻松完成。比较配置和参数研究功能使您能够了解几何图形或边界条件的变化对结果的影响。您甚至可以将结果导出到 Creo Simulate 进行结构模拟。简而言之，使用 FloEFD for Creo，了解快速、轻松优化设计有多么容易。
FloEFD™ - TechSim 工程
由于 FloEFD 可直接与原始 Creo CAD 数据交互 - 无需任何翻译或复制 - 您的模型可与正在进行的设计更改保持同步。此外，其强大的网格划分器和强大的收敛标准使最复杂的几何图形也能轻松完成。比较配置和参数研究功能使您能够了解几何图形或边界条件的变化对结果的影响。您甚至可以将结果导出到 Creo Simulate 进行结构模拟。简而言之，使用 FloEFD for Creo，了解快速、轻松优化设计是多么容易。
FloEFD™ - TechSim 工程
由于 FloEFD 可直接与原始 Creo CAD 数据交互 - 无需任何翻译或复制 - 您的模型可与正在进行的设计更改保持同步。此外，其强大的网格划分器和强大的收敛标准使最复杂的几何图形也能轻松完成。比较配置和参数研究功能使您能够了解几何图形或边界条件的变化对结果的影响。您甚至可以将结果导出到 Creo Simulate 进行结构模拟。简而言之，使用 FloEFD for Creo，了解快速、轻松优化设计是多么容易。
FloEFD™ - TechSim 工程
由于 FloEFD 可直接与原始 Creo CAD 数据交互 - 无需任何翻译或复制 - 您的模型可与正在进行的设计更改保持同步。此外，其强大的网格划分器和强大的收敛标准使最复杂的几何图形也能轻松完成。比较配置和参数研究功能使您能够了解几何图形或边界条件的变化对结果的影响。您甚至可以将结果导出到 Creo Simulate 进行结构模拟。简而言之，使用 FloEFD for Creo，了解快速、轻松优化设计是多么容易。
人工智能、机器学习和内置...
生成式人工智能的概念应用于 BIM 中的建筑设计和计算分析。设计中的人工智能应用已经：▪ 在 CAD 工具中生成复杂的几何图形▪ 自动化重复的工作流程▪ 生成代码和测试脚本
全球 3DEXPERIENCE 建模与仿真会议
Gregor Judex，SIMULIA 行业顾问总监 摘要：建模与仿真展示：eDrive MBSE 演示 将需求、设计和仿真连接起来是 MODSIM 的关键方面，也是开发复杂系统的基础。数字连续性允许在多个领域对最终产品的物理行为进行虚拟评估和优化。这些方面将在 3DEXPERIENCE 平台中通过电力驱动开发周期的示例进行演示。工程通常从高级需求开始，通过运行 1D 仿真模型对其进行细化。然后，此信息将用于创建详细的几何图形，这是多物理场仿真的基础。CAD 和 CAE 之间的关联性以及仿真过程的协调将有助于轻松运行循环以优化此复杂系统的几何图形，直到成功验证详细需求。
MindSculpt：利用脑机接口帮助设计师
MindSculpt 使用户能够通过思考实时生成 Grasshopper 中的各种混合几何图形。此设计工具将脑机接口 (BCI) 与参数化设计平台 Grasshopper 相结合，创建了一种直观的设计工作流程，与基于鼠标和键盘范式的传统计算机辅助设计工具相比，它缩短了构思和实施之间的延迟。该项目源于神经科学和建筑学之间的跨学科研究，目标是构建一种能够在设计过程中利用复杂且流动的思维特性的网络人类协作工具。MindSculpt 采用基于支持向量机模型 (SVM) 的监督机器学习方法来识别当参与者在脑海中旋转四种不同的立体几何图形时，EEG 数据中出现的脑电波模式。研究人员对没有设计经验的参与者测试了 MindSculpt，发现该工具使用起来很有趣，可以促进设计构思和艺术创作。