Skip to Main Content


 

Ansys Blog Authors

Mazen El Hout

Product Manager, Safe Systems Team, Ansys

Mazen El Hout is a Product Manager on the Safe Systems Team. He builds demonstrations and provides technical product marketing.

Education:

  • Master degree in systems engineering from INSA Toulouse, France
  • Exchange Studies in Engineering and Management at Linkoping University, Sweden

Professional Credentials:

  • PMP - Project Management Professional Certification, PMI

Joined Ansys: October 2017 


Articles by This Author

チップから船舶まで: Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化

チップから船舶まで: Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化

AIおよび機械学習手法が、さまざまな業界の設計と開発にどのように適用されているかをご覧ください。

AIとシミュレーション技術の交差

AIとシミュレーション技術の交差

AIとシミュレーションを組み合わせることで、より良い意思決定を迅速に行えることをご覧ください。

Ansys optiSLang Charges Up Innovation at Wolfspeed

Ansys optiSLang Charges Up Innovation at Wolfspeed

Learn how Wolfspeed is using Ansys optiSLang to integrate Ansys physics-based solutions as it tackles SiC package design.

Customize and Automate Robust Design Optimization with Ansys PyoptiSLang

Customize and Automate Robust Design Optimization with Ansys PyoptiSLang

With the latest innovations in Ansys 2023 R2, designers and engineers using Ansys optiSLang for RDO can now customize and automate their projects in Python.

Accelerating Design Exploration with Ansys optiSLang

Accelerating Design Exploration with Ansys optiSLang

Dive into the exciting episodes of an upcoming webinar series where we explore how optiSLang collaborates with Ansys simulation in different disciplines.

Ansys ModelCenter Now Includes Ansys optiSLang Optimization Algorithms

Ansys ModelCenter Now Includes Ansys optiSLang Optimization Algorithms

By leveraging best-in-class optiSLang optimizers, ModelCenter users can now identify the most optimal design quickly and efficiently.

人工知能、機械学習、シミュレーションの連携

人工知能、機械学習、シミュレーションの連携

AnsysのChief Technology OfficerであるPrith Banerjee博士は、AI、ML、シミュレーションが連携することで、より良い意思決定がより迅速に行えるようになると説明しています。

設計にロバスト性を適用して製造における不確かさを克服

設計にロバスト性を適用して製造における不確かさを克服

エレクトロニクス設計プロセスにおいて最適化手法は一般的に導入されていますが、さらに確実に品質を証明するための方法としてロバスト性の評価があります。