YUANSUAN | PLATEFORME D’IA POUR L’INGÉNIERIE
Relier physique, données et savoir-faire pour modéliser les problèmes, comparer les conceptions et vérifier les résultats.
Représenter les problèmes par les modèles, explorer les solutions par le calcul, organiser les tâches par l’intelligence
Élargir la modélisation
Modéliser les problèmes complexes avec la physique et les données pour anticiper les effets des changements
Étendre l’exploration
Comparer les options par prédiction, analyse inverse et optimisation
Exécuter des tâches complexes
Comprendre les objectifs, coordonner les capacités et faire avancer les tâches
Allocation selon les tâches · Calcul parallèle · Capacité élastique
Centres HPC · Clusters GPU · Coordination interrégionale
Solveurs CAE commerciaux · Solveurs CAE ouverts · Solveurs CAE internes
Modèles fondés sur les données : commerciaux · ouverts · internes
Données de simulation · Données d’essais · Données d’exploitation
Conditions définies · Sources traçables · Entraînement et validation séparés
Définir objectifs et contraintes, calculer les variantes et vérifier les résultats sur des données indépendantes
Préciser le vent, la production visée et les charges limites
Contraindre par la physique, corriger par les données
Comparer les réglages de vitesse et de pas des pales
Vérifier sur des données indépendantes et préciser le domaine d’emploi
Réutiliser modèles, procédures et règles de validation ; calculer chaque jeu d’entrées séparément
Pilotage des éoliennes · Principe technique
Vérifier la précision numérique, comparer les données indépendantes et définir le domaine d’emploi
La précision du calcul est-elle suffisante ?
Raffiner le maillage ou le pas de temps à conditions identiques et vérifier les réponses clés, les résidus et la conservation
Définir les critères de convergence selon la précision requise avant la validation physique
La prédiction concorde-t-elle avec les observations ?
Comparer puissance, charges et réponses clés aux essais ou aux données d’exploitation exclus de l’entraînement et du calage
Évaluer les écarts de prédiction avec l’incertitude des données selon les critères techniques convenus
Dans quelles conditions utiliser le modèle ?
Définir les conditions d’emploi et les marges d’erreur à partir de la couverture de validation, des hypothèses et des critères techniques
Vérifier chaque entrée par rapport au domaine d’emploi ; valider les nouvelles conditions et mettre à jour la version
Fondement techniqueConclusions, erreurs et domaine d’emploi
Version du modèle · Conditions de calcul · Traces de validationDes années de développement en calcul d’ingénierie au service de la modélisation, de l’exploration et des tâches complexes.
Organise modélisation, exploration et exécution autour de l’objectif
Élargit le calcul sous contraintes de précision et de coût
Traduisent les problèmes réels en modèles calculables
Transforment les équations en résultats de calcul
Soutient le calcul d’ingénierie à grande échelle
Partir de votre problème, préciser ensemble les objectifs et contraintes, puis choisir une méthode.
