SmartUQ - 不确定性量化分析软件
SmartUQ是一种机器学习和人工智能工具,针对从构思和设计到制造和维护的工程应用进行了优化。通过提供强大的工具和高度准确的模型以及用户友好的GUI和API,SmartUQ可以轻松执行预测建模、优化采样、不确定性量化和模型校准。
SmartUQ将独特的采样功能、强大的机器学习工具和易于使用的分析相结合,帮助解决以前无法解决的问题。
工具和应用领域
- 加速模拟工作、不确定性分析、测试和评估计划
- 不确定性下的优化、稳健设计、模型校准和验证
- 嵌入式模型、虚拟传感器、根本原因分析、制造分析
- 数字孪生分析、预测性维护、质量控制、流程优化
不确定性量化与机器学习
不确定性量化的基石之一是通过预测分析构建准确的预测模型,但我们的一些客户在不确定性量化工作流程之外使用SmartUQ的机器学习预测模型作为独立工具。SmartUQ的预测模型可以使用来自仿真模型、制造、运营和传感器以及数字孪生的数据集来构建。SmartUQ预测模型的一些应用包括开发虚拟传感器或执行根本原因分析。
UQ超越不确定性传播
除了传播输入不确定性之外,不确定性量化还提供了一个更全的框架,包括几个关键的分析技术:
- 建立预测模型:经过训练可以模仿复杂的工程模拟。
- 敏锐性分析:根据参数影响结果的能力对参数进行排序。
- 统计校准:处理仿真模型和物理测试之间的分歧和不确定性。
- 逆向分析:确定病态和稀疏模型输入的基础分布。
现代工程的预测分析
预测分析包含一组高等分析技术,用于开发用于实时分析和预测未来事件的预测模型。使用所有类型的数据集,如模拟建模、制造、运营和传感器数据,经过训练的SmartUQ预测模型可以快速执行复杂的分析,如预测性维护或风险分析 - 为您的团队提供竞争优势。以下是SmartUQ行业规模预测分析的一些应用:
- 虚拟传感器和预测性维护
- 减少仿真需求
- 根本原因分析
- 模型校准和验证
- 数字孪生
改变几何系统的机器学习
模拟具有相关但不同的几何体、网格或坐标系的域是许多工作流程的关键部分。几何优化、公差分析、物理测量校准和空间响应不确定性量化等任务都需要处理不同的几何形状。
SmartUQ的Changing Geometry Emulator扩展了SmartUQ空间仿真的功能,以捕获输入对空间响应的影响以及输入对生成的几何或网格的影响。这为各种模拟和空间测量开辟了快速准确的替代模型。
- Changing Geometry Emulator:构建没有网格或坐标限制的空间系统的ML模型。
通过分析加速:从有限的数据中获得大的洞察力
时间和资源总是有限的,有时重要的决策必须仅基于少数数据点。SmartUQ可以帮助您从少的点中获得多的信息:
- 在利用现有数据的同时优化新数据的采样。
- 在利用现有数据的同时创建平衡的空间填充示例。
- 仅在必要时直接采样以细化数据集。
- 通过准确的仿真探索整个设计空间。
- 通过减少设计和测试迭代来节省时间和资源。
将分析提高到一个新的水平
提供广泛的功能,包括:
- 实验设计
- 仿真
- 统计校准
- 敏锐性分析
- 不确定性的传播
- 统计优化
- 逆分析
利用分析获得更深入的见解,更快地创造更好的产品
统计校准:物理数据中的地面模拟
为了提高模拟的保真度或预测能力,建立模型时必须进行校准。SmartUQ具有专用工具来促进模型校准,包括专门的混合实验设计生成器和自动统计校准。通过快速找到适合的参数并自信地评估模型差异来改进模型验证。
不确定性无处不在
不确定性是每个系统的一部分。它源于测量精度、材料特性、使用场景、建模近似和未知的未来事件。模型边界条件、初始条件和参数的不确定性使您更难自信地回答重要的问题:它会满足所有要求吗?它是优异的吗?
【英文介绍】
SmartUQ is a Machine Learning and AI tool optimized for engineering applications from ideation and design to manufacturing and sustainment. By providing powerful tools and highly accurate models with user-friendly GUIs and APIs, SmartUQ makes it easy to perform predictive modeling, optimized sampling, uncertainty quantification, and model calibration. From Fortune 500 manufacturers to startups and engineering consulting firms, SmartUQ's best in class predictive modeling accuracy helps our customers go beyond analysis to bring uncertainty into the decision-making process.
SmartUQ's combination of unique sampling capabilities, powerful machine learning tools, and easy to use analytics help our customers solve previously unsolvable problems.
Tools and Application Areas
- Acceleration of simulation efforts, Uncertainty Analysis, Testing and evaluation planning
- Optimization under uncertainty, Robust design, Model calibartion and validation
- Embedded models, virtual sensors, Root cause analysis, Manufacturing analytics
- Digital twin analytics, Predictive Maintenance, Quality Control, Process Optimization
Uncertainty Quantification & Machine Learning
One of the cornerstones of Uncertainty Quantification is building accurate predictive models with predictive analytics, but some of our customers have used SmartUQ’s machine learning predictive models outside of the Uncertainty Quantification workflow as a stand-alone tool. SmartUQ's predictive models can be built with data sets from simulation models, manufacturing, operational and sensors, and digital twins. Some applications of SmartUQ's predictive models include developing virtual sensors or performing root cause analysis.
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