HyperMesh propose un flux de travail complet permettant de prédire et évaluer les performances en temps réel, tout en automatisant les opérations répétitives grâce au machine learning.
L’environnement de modélisation intègre des fonctionnalités avancées pour la création et la modification de géométries, l’extraction automatique des midsurfaces, la génération de maillages surfaciques et intermédiaires, l’amélioration de la qualité des maillages et la gestion optimisée des assemblages.
Cette approche permet aux ingénieurs d’agir dans un processus fluide et performant, en réduisant considérablement les délais et en améliorant la précision dès les premières phases de conception.

L’IA appliquée à la reconnaissance géométrique permet d’identifier et de modifier automatiquement des éléments similaires dans le modèle, sans intervention manuelle répétitive.
Grâce à des technologies de clustering avancées et à l’extraction automatique des features, HyperMesh facilite la gestion des modèles complexes et réduit fortement le temps nécessaire à la modélisation de composants répétitifs.
Le résultat : une définition plus rapide du modèle et une qualité globale renforcée.

Grâce à la technologie physicsAI, HyperMesh dépasse les limites des cycles de simulation traditionnels.
En exploitant des données historiques issues d’analyses FEM et des techniques de deep learning géométrique, le logiciel fournit des prédictions physiques entièrement animées jusqu’à 100 fois plus rapides que les solveurs classiques.

Il devient ainsi possible de visualiser en quelques secondes le comportement structurel du modèle, ce qui facilite une prise de décision rapide et éclairée.

L’intégration de l’IA dans le processus d’ingénierie permet d’anticiper les résultats dès la phase conceptuelle, améliorant ainsi l’efficacité des choix de conception et réduisant les délais de développement.