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시뮬레이션 디지털 스레드 생성

제품 개발 전반에 걸쳐 시뮬레이션의 이점을 확대할 수 있습니다. 복잡한 제품을 더 빨리 출시할 수 있습니다.

미래의 혁신을 위한 Connect 시뮬레이션

Ansys Connect는 시뮬레이션 디지털 스레드를 생성하기 위한 툴 세트입니다. 이는 시뮬레이션을 제품 개발 전반에 걸쳐 사용되는 프로세스, 툴 및 데이터와 연결합니다. 더 많은 사용자를 위해 더 많은 시뮬레이션을 실행하여 물리모델 솔버의 이점을 증폭함으로써 보다 복잡한 제품의 출시 기간을 단축할 수 있습니다. 

  • 확인 아이콘
    재료 선택 및 관리
  • 확인 아이콘
    모델 기반 시스템 엔지니어링
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    시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리
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    프로세스 통합 및 설계 최적화

2024년 7월

새로운 기능

뛰어난 다중물리 시뮬레이션에는 뛰어난 연결 기능이 필요합니다. Connect 컬렉션을 위한 Ansys 2024 R2 릴리스는 Ansys 솔버를 사용하여 동급 최고의 다중물리 워크플로를 구성하는 데 필요한 기능에 기반을 두고 있습니다. 새로운 워크플로를 신속하게 생성 및 게시하고 시뮬레이션 및 재료 데이터를 추적 가능한 방식으로 관리하며 강력한 AI 기반 최적화 및 분석 기능을 제공하는 툴을 제공합니다.

복잡한 시스템을 위한 Ansys 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 솔루션은 시뮬레이션 모델에 대한 명확하고 추적 가능한 링크를 제공하여 다중물리 시뮬레이션의 정확성, 효율성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

  • 뛰어난 연결성
  • 향상된 다중물리 워크플로
  • 물리 솔버 내의 향상된 UX
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웨비나

Ansys

Ansys 2024 R2: 재료 인텔리전스로 시뮬레이션 정확도 향상

이 웨비나에서 시뮬레이션 툴 내에서 원활하게 사용할 수 있는 일관된 고품질 재료 및 데이터 정보를 통해 시뮬레이션의 정확도를 높이는 방법을 알아보십시오.

2024 R2 Ansys optiSLang What's New

Ansys 2024 R2: Ansys optiSLang의 새로운 기능

이 웨비나에서는 다양한 혁신을 살펴보고 optiSLang이 엔터프라이즈 및 학술 사용자를 위한 다중물리 설계 최적화 프로세스를 어떻게 간소화하는지 보여줍니다. 새로운 optiSLang 2024 R2 릴리스는 Ansys의 최상위 계층 솔버에 새로운 다중물리 기능을 추가합니다.

Ansys logo on black background

Ansys 2024 R2: 다중물리 시뮬레이션 마스터리를 위한 빌딩 블록

올바른 물리 솔버를 확보하는 것은 정답의 일부입니다. 비즈니스 전반의 팀이 사용할 수 있는 연결되고 정확하며 반복 가능한 다중물리 워크플로를 구축하는 것은 별개의 문제입니다. 이 웨비나에서는 다중물리 우수성을 발전시키기 위해 Ansys에서 사용할 수 있는 인프라 또는 '빌딩 블록'에 중점을 둡니다.

시뮬레이션 디지털 스레드용 툴 세트

Ansys Connect는 재료, 최적화, MBSE 및 SPDM 등 각 기능에 동급 최강의 소프트웨어를 사용하는 유일한 개방형 에코시스템 기반 솔루션입니다. Ansys Connect는 더 많은 제품 개발 프로세스에 걸쳐 광범위한 시뮬레이션을 지원합니다. 

  • 모든 엔지니어링 시뮬레이션 및 분석에 시스템 아키텍처 모델 연결
  • 성능, 비용 신뢰성 및 위험 거래 연구 살펴보기
  • 복잡성 관리, 위험 감소, 신속한 시장 출시
  • 지능적 재료 선택
  • 250,000개 이상의 고급 ‍물성 데이터에 액세스
  • 신뢰할 수 있는 물성 데이터 소스 생성
  • 250,000개 이상의 고급 ‍물성 데이터에 액세스
  • 구성 가능한 역할 기반 대시보드
  • 프로젝트 작업, 작업 요청 및 프로젝트로 CAE 활동을 관리합니다.
  • 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 데이터 소스 생성
  • 최신 구성 관리 기능을 통해 데이터를 시각화하고 추적합니다.
  • 주요 CAE 도구와 GUI 지원 인터페이스
  • 완전한 다중 물리모델 워크플로 액세스 및 추적
  • Design of Experiment를 사용하여 매개변수 공간을 스캔하기 위한 감도 분석 수행
  • 최첨단 AI 기반 최적화 알고리즘으로 최적화
  • 개방형 에코시스템 CAD, CAE 및 PLM 통합
  • 공급업체 중립적 프레임워크
Ansys Granta MI의 지속 가능성 추가 기능은 설계 단계 초기에 제품 환경 영향을 줄이기 위한 엔지니어링 노력에서 지속 가능성 전문가, 재료 전문가 및 설계자를 지원하는 풍부한 툴세트와 데이터를 제공합니다.

Granta MI AI+를 사용하면 머신 러닝 알고리즘을 Granta MI 재료 데이터 세트에 적용할 수 있으므로 재료 팀이 프로세스-속성 관계에 대한 통찰력을 수집할 수 있습니다.

배터리 시뮬레이션

배터리 시뮬레이션

Ansys 배터리 모델링 및 시뮬레이션 솔루션은 다중물리 모델을 사용하여 배터리 성능과 안전성을 극대화하는 동시에 비용과 테스트 시간을 줄입니다.

전기 모터 냉각

전기 모터 설계

Ansys 전기 모터 설계 소프트웨어는 전기 모터에 대한 개념 설계부터 상세한 전자기, 열 및 기계적 분석까지 수행합니다.

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특집 웨비나

On Demand Webinar
Webinar: Managing Materials Knowledge at Vitesco Technologies
Vitesco Technologies의 재료 지식 관리

미래의 자동차 파워트레인 기술을 개발하기 위해 Vitesco Technologies는 필요한 성능, 품질 및 지속 가능성을 갖춘 차세대 소재를 사용합니다. 'MKB'(Material Knowledge Base)는 실험 데이터를 포함하여 비즈니스 전반에 걸쳐 재료 정보의 단일 소스를 제공하기 위해 개발되었습니다. 이를 통해 비즈니스에 관여하는 엔지니어는 설계 및 시뮬레이션 목적으로 일관되고 추적 가능하며 정확한 재료 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.

Webinar
Ansys Material Intelligence for Sustainable Design
지속 가능한 자동차 설계를 위한 재료 인텔리전스 웨비나 시리즈

이 웨비나 시리즈에서 발표자들은 엔지니어가 다양한 재료를 정확하게 평가 및 비교하고 설계 초기 단계에서 최적화된 의사 결정을 하는 데 지속 가능성, 공급망 불확실성, 새로운 파워트레인으로의 전환 등의 문제가 어떤 영향을 미치는지 논의합니다. 3부로 구성된 이 웨비나 시리즈에는 Ansys 전반의 전문가가 참여하여 다음 내용을 다룹니다.

  • 모든 엔지니어를 위한 권위 있는 재료 소스의 장점
  • 재료 성능, 비용 및 지속 가능성을 절충하는 방법
  • 최신 자동차 시스템을 위한 더 나은 재료 선택
  • 공급 기반에 연결되는 중요한 디지털 스레드를 만드는 방법
  • 가상 재료 테스트를 향한 발전
On Demand Webinar
Ansys 웨비나
Lamborghini, 재료 데이터 관리의 모범 사례 공유

이미 달성한 주요 이정표를 확인하고 향후 개발 프로젝트에서 다른 엔지니어링 시스템과 통합하려는 비전을 이해합니다. 

On Demand Webinar
Ansys 웨비나
Ansys optiSLang: 프로세스 통합, 산포 분석 및 강건 설계 최적화

이 웨비나에서는 설계 공간 탐색 및 최적화로 개발 시간을 단축하고 비용 및 성능을 위한 최적의 제품 설계 대안을 빠르게 평가하는 방법을 설명합니다.

On Demand Webinar
Medical Device Robotic Surgery
디지털 혁신을 통한 의료 기기 개발 간소화

당사의 기술이 의료 기기 개발의 간소화를 지원하기 위해 의료 산업의 디지털 혁신을 지원하는 방법을 확인해 보십시오.


고객 사례

Ansys 고객 사례 아이콘 블록

Rolls-Royce, 전사적 재료 정보 관리를 통해 수백만 달러 절감

Rolls-Royce 엔지니어에게는 높은 규제와 안전을 중시하는 환경에서 재료를 극한까지 활용해야 하므로 정확하고 유효한 특성 데이터가 필요하며 모든 관련 재료 정보에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있어야 합니다.

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Ansys + HEAD 테니스 라켓

Ansys optiSLang®을 사용하여 여러 입력 및 목표 매개변수로 HEAD 테니스 라켓의 견고성 평가 및 최적화.

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Ansys + Ariane Group

Ariane Group GmbH는 전체 규모의 하드웨어 테스트에 드는 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 절차를 개발했습니다. optiSLang을 사용하여 Ariane 6 European 발사체의 한 연소실 부품의 설계 및 크기를 나타내는 TMF(열-기계 피로) 패널의 매개변수 식별 및 최적화를 수행했습니다.

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Ansys + Mercedes Benz

Mercedes-Benz는 Ansys optiSLang의 신뢰성 분석 방법을 사용하여 ADAS를 검증합니다.


백서 및 기사

Ansys 백서
White Paper

재료 인텔리전스의 비즈니스 사례

조직에서 제품을 제조하거나 설계할 경우 재료 정보를 사용합니다. 이러한 재료에 대한 정보는 수백만 달러의 ‍가치를 지닌 매우 중요한 정보입니다. 이 백서에서는 재료 정보 관리가 점점 핵심 엔지니어링 기술로 자리잡는 이유를 살펴봅니다. 광범위한 고객 사례 및 투자 수익에 대한 정보가 포함되어 있습니다.


동영상


블로그

Ansys 백서
Blog

설계 최적화 노력 최적화

해당 설계에는 다른 시뮬레이션의 영향을 받을 수 있는 여러 가지 구성 요소가 있습니다. 그러나 각 구성 요소는 재료로 구성되며 설계 결정을 반영합니다. 이러한 응력 시뮬레이션의 결과가 허용 가능한 사양을 벗어날 경우 이를 수정할 수 있습니다.