엔지니어링 데이터 과학을 설계 탐색과 결합하는 것은 모든 산업 분야의 설계자와 엔지니어가 설계를 효과적으로 개선할 수 있도록 돕는 새롭고 강력한 접근 방식입니다. 데이터 생성, 수집 및 데이터 세트 가져오기를 위한 자동 프로세스를 사용함으로써 HyperStudy는 설계 공간을 현명하고 효율적으로 탐색할 수 있게 하여 극적인 시간 절약으로 이어집니다. 광범위한 데이터 마이닝 도구 포트폴리오를 통한 자동 데이터 분석은 통찰력을 얻고 트렌드를 이해하며 더 나은 결정을 내리는 동시에 혁신적인 새로운 개념을 개발하는 데 필수적입니다.

장비 성능 개선에 대한 압력이 증가하면서 시뮬레이션 예측의 한계가 높아지고 있습니다. 대부분의 경우 모델 입력 매개변수는 결정하기 어렵거나 불가능하며 재료 데이터는 공급자가 생성한 평균 값인 경향이 있습니다. HyperStudy에서 제공하는 최적화에 의한 보정을 통해 실험과 관련된 재료 특성을 조정할 수 있습니다. 복합 재료에서 자성 재료에 이르기까지 HyperStudy는 시뮬레이션과 측정 간의 차이를 최소화하여 정확한 모델을 얻을 수 있는 쉬운 방법을 제공합니다.

현대 건축 디자인 회사는 납품 일정 내에서 형태와 기능과 지속 가능성 계획의 균형을 유지하면서 새로운 재료를 활용하는 혁신적인 디자인을 제공해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 대규모 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 프로젝트의 경우 정시 납품 압력을 유지하면서 주문을 자주 변경하는 것이 일반적입니다. 설계 탐색 및 최적화를 위한 HyperStudy 기능은 기존 시뮬레이션 방법에 새로운 기술을 제공합니다. 이를 통해 보다 광범위한 설계자와 토목 엔지니어 커뮤니티가 설계 지침에서 검증에 이르기까지 AEC 프로젝트 전반에 걸쳐 자신 있고 신속하게 시뮬레이션을 적용하여 안전한 시공을 적시에 제공할 수 있습니다.

제시간에 제공되는 솔루션이 사람들의 삶을 실제로 변화시키는 의료 분야에서는 제품의 시장 출시 시간과 성능 모두 특히 중요합니다. 설계 탐색 및 머신러닝과 결합된 시뮬레이션 기술을 통해 엔지니어는 이러한 과제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.