pSeven

datadvancepSeven – это платформа для анализа данных, оптимизации и предсказательного моделирования, дополняющая средства проектирования и инженерного анализа. pSeven используется в целях автоматизации инженерных процессов, оптимизации изделий и процессов и упрощения принятия конструктивных решений. Платформа обеспечивает не только бесшовную интеграцию с различными программными продуктами, но и удобство в использовании благодаря интеллектуальным алгоритмам, реализованным в алгоритмическом ядре pSeven Core. Благодаря уникальной технологии SmartSelection, которая автоматически выбирает наиболее эффективные алгоритмы оптимизации и предсказательного моделирования для выбранного типа данных и задачи, инженеры могут применять методы оптимизации и анализа данных, которые прежде были доступны только для специалистов в области математики.  

Использование pSeven позволяет:

  • Собирать комплексные модели изделия на основе наборов данных, аналитических или расчетных моделей
  • Исследовать и оптимизировать эти модели с помощью инструментов анализа данных и оптимизации
  • Прогнозировать поведение новых вариантов изделий или режимов их работы при помощи инструментов предсказательного моделирования

pSeven Enterprise – это облачная платформа с элементами искусственного интеллекта для совместного решения задач анализа данных, инженерной оптимизации и автоматизации расчетов, а также для создания и развертывания специализированных инженерных приложений в корпоративной галерее приложений AppsHub. pSeven Enterprise включает в себя функционал платформы pSeven и дополняет его новыми возможностями – совместной и интерактивной работой, удаленным запуском и выполнением ресурсоемких задач, централизованным хранением и управлением инженерными данными, а также возможностью расширения функционала благодаря набору API.

Мировые лидеры авиакосмической, автомобильной, нефтегазовой, судостроительной, химической и других отраслей уже внедрили pSeven в процессы разработки, и благодаря этому ущественно сокращают временные и финансовые затраты на создание инновационных продуктов, а также повышают их качество и улучшают технические характеристики.

Анализ данных и оптимизация

graph

pSeven предоставляет полный набор инструментов для анализа моделей и оптимизации, включая планирование эксперимента, оценку неопределённостей и широкие возможности пост-процессинга. Оптимизация в pSeven позволяет эффективно решать одно- и многокритериальные задачи как с быстрыми аналитическими моделями, так и случаи c ресурсоёмким численным моделированием.

Предсказательное моделирование

graph2

Используя модели, построенные на основе существующих экспериментальных или расчетных данных, pSeven позволяет прогнозировать поведение новых вариантов конструкций, значительно ускорить ресурсоёмкие расчеты и сохранить наиболее важную информацию из больших объемов данных. Предсказательные модели также называют суррогатными, моделями поверхности отклика, метамоделями и т.д.

Автоматизация и интеграция

integration

pSeven — это платформа, которая позволяет организовывать даже самые сложные процессы проектирования за счет интеграции инструментов для анализа данных и оптимизации и программных продуктов CAD/CAE, используемых на предприятии, в единую расчетную схему, настраивая её логику, а также собирая, управляя и повторно используя инженерные данные.

SmartSelection

smart selection

SmartSelection - это техника, которая автоматически выбирает наиболее эффективные алгоритмы оптимизации и предсказательного моделирования для выбранного типа данных и задачи, скрывая все сложные и неважные для пользователя настройки, тем самым открывая продвинутые методы даже для не экспертов в области математики.

Полезные ссылки

psevenpdfВидеокурс – уроки работы в pSeven для начинающих(на англ. яз)

Записи вебинаров на русском языке

Записи вебинаров на английском языке

 

 


   


Новые материалы

Поддержка online

МЫ В СОЦСЕТЯХ

icon fb icon youtube icon vk icon insta icon chechweechechwee

Поиск



Неверный Ввод

Актуальные предложения

webinars2

Войти

Войти на сайт

Логин *
Пароль *
Запомнить меня