하이브리드 디지털 트윈 모델 구축, 검증, 배포 및 확장
Ansys TwinAI는 AI 증강 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 플랫폼이며 시뮬레이션 엔진, 운영 체제, 데이터 스트림을 위한 클라우드 인프라 환경에서 디지털 트윈 모델을 검증합니다. 이를 통해 생성한 디지털 트윈을 시뮬레이션하고, 하이브리드 분석으로 디지털 트윈의 정확성을 높이며, 배포 프로세스를 단순화 및 효율화하는 다양한 기능에 액세스할 수 있습니다.
Ansys TwinAI
AI 기반 디지털 트윈 소프트웨어
Ansys TwinAI는 물리 모델의 정확성과 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 통찰력을 통합하는 디지털 트윈 솔루션입니다.
간략한 사양
Ansys TwinAI는 물리 모델의 정확성과 첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 통찰력을 통합하는 디지털 트윈 솔루션입니다. Ansys TwinAI는 탁월한 정확성과 속도를 제공하며 디지털 트윈의 잠재력을 최대한 발휘합니다.
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빠른 트윈을 위한 AI -
Hybrid Analytics -
차수 감소 모델링(ROM)
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IIoT 플랫폼에 디지털 트윈 배포 -
FMI/FMU Composer
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IIoT 플랫폼을 통한 손쉬운 배포 확장 -
유연한 라이선싱
January 2025
What's New
Ansys 2025 R1 enhances its digital twin capabilities with hybrid analytics, scaled deployment, and new features for improved flexibility and usability. Key updates include the Ansys Unified Installer, a scriptable Python interface for reduced order models (ROMs), and enhancements to hybrid analytics post-processing. Ansys TwinAI now supports SysML v2 snippet export, menu-based help, expanded file export options, and new examples for PyAEDT and PyTwin to streamline development.
Unleash the Potential of Digital Twin with Hybrid Analytics
Explore the latest Ansys updates for streamlined simulation workflows: enhanced usability with the Unified Installer, advanced scripting via Python for ROMs, Hybrid Analytics post-processing improvements, SysML v2 export from TwinAI, direct TwinAI help access, flexible file exports, and new PyAEDT/PyTwin examples to optimize digital twin development.
Automation, Speed and Accuracy for ROM Creation
Enhance simulation accuracy and efficiency with new Ansys updates: SVD Basis for ROMs, error prediction and uncertainty quantification on response surfaces, ROM error summaries in the Dynamic ROM Builder, and the ability to identify states from trajectory in dynamic ROMs, ensuring robust digital twin development.
Enhanced Solver and Model Library and User Experience
Discover advanced features for enhanced simulation: export VHDL-AMS components for CS FMU, utilize Foster Network Thermal Models in SPICE Netlists, improve Maxwell transient co-simulation and device characterization, leverage SML compiler upgrades with array-type design variables, access Modelica Standard Library 4.0.0, beta PSPICE MOSFET support, and updated VHDL-AMS encryption keys.
Ansys TwinAI, 실제 데이터의 인사이트와 물리 모델 통합
Ansys TwinAI는 생성된 트윈을 가져오고, 필요한 경우 다른 OS에서 실행할 모델을 교차 컴파일하며, 트윈 시뮬레이션을 테스트하고 검증하여 배포하기 전에 실행 성능과 정확도가 예상대로인지 확인하는 그래픽 환경을 사용자에게 제공합니다.
주요 특징
Ansys TwinAI에는 빠르고 정확하며 진화하는 트윈을 얻기 위한 광범위한 기능이 있습니다.
- 차수 감소 모델(ROM) 생성 및 통합
- Hybrid Analytics
- FMI/FMU Composer
- 통합 후처리 기능을 갖춘 시뮬레이션 엔진
- Python 통합
- 크로스 플랫폼 UI/컴파일
- 스캐폴딩 코드 내보내기
- IIoT 연결성
- 확장 가능한 라이선싱
TwinAI 리소스 및 이벤트
주요 이벤트 및 웨비나
Upcoming Event
Ansys Digital Twin 2024 R2의 새로운 기능
2024 R2에는 Ansys 설계 언어의 통합 및 새로운 UI/UX 개선 같은 새로운 기능이 추가되었습니다. 또한 사용자가 단일 환경에서 차수 감소 모델을 FMU로 생성하고 동적 ROM의 향상된 초기화 기능을 활용할 수 있습니다.
Upcoming Event
Ansys TwinAI 소개
물리 모델의 정확성과 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 통찰력을 통합하는 디지털 트윈 솔루션인 Ansys TwinAI를 소개합니다.
On Demand Webinar
PyTwin을 사용하여 Ansys Digital Twin 및 ROM 배포
이 웨비나에서는 사용자가 Python 애플리케이션을 구현하는 데 필요한 PyTwin과 API에 대해 자세히 설명합니다.
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동영상
Ansys 동영상
Ansys TwinAI 소개
누구나 활용 가능한 Ansys 소프트웨어
Ansys는 모든 사용자가 당사 제품에 액세스할 수 있다는 것을 가장 중요하게 생각합니다. 따라서 US Access Board(508조), Web Content Accessibility Guidelines(WCAG) 및 Voluntary Product Accessibility Template(VPAT)의 현재 형식에 근거한 접근성 요구 사항을 준수하기 위해 노력하고 있습니다.
당신을 위한 Ansys 솔루션을 알아보십시오.
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