ODYSSEE

人工智慧/機器學習，增強工程應用，即時解決工程問題

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最佳決策支援系統：工程與專業知識

想將兩個月的工作縮短到僅僅一周嗎？ 這就是將AI/ML應用於CAE模擬和生產的威力。

Hexagon的AI/ML解決方案專為工程師設計，採用預測技術，能夠有效地處理小數據集（這些數據集僅佔傳統ML所需數據量的約10%）。因此，工程師可以避免生成大量數據，既耗時又昂貴。然而，我們不會止步於此——隨著時間的推移，ODYSSEE不斷改進，納入更多技術在學習模型中。

ODYSSEE 包含:

• 機器學習(Machine Learning) & 人工智慧(AI)
• 統計(Statistics), 數據探勘(Data Mining), 數據融合(Data Fusion)
• 最佳化和穩固性
• 過程發現
• 影像識別和壓縮

ODYSSEE 能做什麼?

即時解決問題並優化產品設計

ODYSSEE CAE 可以預測所有節點和元素（應力、應變等）的歷史曲線和完整的場數據，這種方式完全依賴數據驅動且與 CAE 求解器無關。此外，可以運用不同的機器學習和降階模型(ROM)技術，從數據中提取重要特徵。這使得可以建立高度準確、基於數據的替代模型。

解析器 – 數據驅動且獨立於 CAE 求解器

為了在數據準備和預處理期間更高效，ODYSSEE CAE 提出專用的解析器（MSC Nastran、Adams 和 LS-DYNA）以及一個多用途的通用解析器，適用於任何軟體。專為 Marc、Cradle CFD 和 MSC Apex 設計的解析器分別整合在 Mentat scFlow 和 MSC Apex 中。

自適應的 DOE 方法

有不同的演算法可用於 DOE 取樣。這些演算法允許新增樣本點以改善空間填充。它們還允許減少樣本點以有效處理大型數據集。ODYSSEE 可實現自適應取樣，新增樣本點時能即時生成結果。

透過 FMU 和smart superelements在 CAE 中嵌入 ODYSSEE

ODYSSEE 可以輕鬆生成參數化superelements（適用於 MSC Nastran 或 Marc）和參數化 FMU（適用於 Adams 和電子設備等）。用 ODYSSEE 代表元素替換完整模型，以便快速進行參數研究和縮短計算時間。

直接使用圖像和 CAD（step, stl）文件進行建模和參數設計

在 A-Eye 中直接處理圖像（JPG 和 PNG 格式）和 CAD 文件（STEP 和 STL 格式）。輕鬆將這些與標量、曲線和標籤做關聯。圖像可以是幾何設計視圖、製造零件快照或模擬場數據。此功能可用於品質檢查、製造故障檢測和預測。

使用 Quasar 或 Python 編寫腳本

ODYSSEE 是基於一種稱為 Quasar 的物件導向語言所建立。此外，它也支持 Python。能輕鬆地自動化任何流程或整合到內部軟體中。Quasar 是一種強大的語言，然而，工程師對 Python 更為熟悉。他們可以取用 ODYSSEE 資料庫，獲得維護和支持。內建 AI/ML、ROM、STATS、OPTIMIZATION、RELIABILITY、FORECASTING 和過程監控資料庫….

其他的應用