Les cas d'usage ne sont pas encore traduits en français ; ils s'affichent en anglais.
Estimate crash and flow behaviour of early variants
Manufacturers estimate the crash and flow behaviour of early design variants with AI models before running costly full calculations
Convient pour : Research & development
An AI surrogate model, trained on your previous simulations, estimates in seconds how a new design variant is likely to behave in a crash or in the airflow. This means you only run costly full calculations for the promising variants and can test far more ideas in early phases.
Est-ce pour vous ?
- From earlier projects you have many simulation runs with the same parameters, such as intrusion, acceleration or drag coefficient.
- A full crash or flow calculation takes hours to days and slows down the early concept phase.
- Your simulation and testing teams can support a surrogate model and check it against real calculations.
Take a small table of earlier simulation runs for one component, replace parameter names and values with neutral labels or normalised figures, and use the template below to check how well a simple surrogate model predicts runs it has not seen.
Comment procéder
- Define the component, load case and target variables
- Prepare previous simulations and tests
- Train the surrogate model and have variants evaluated
- Select promising variants on technical grounds
- Confirm with full calculation and testing
- Add new runs to the surrogate model
Modèles à copier
Le mode d'emploi complet
- 6 étapes, avec l'explication de ce qu'il faut faire exactement
- 3 modèles éprouvés à copier dans votre propre IA
- Une mise en œuvre sûre : données, vérification, décision, information
- Pièges, effort nécessaire et comment reconnaître le succès
Avec la formation, les 430 modes d'emploi vous sont ouverts pendant toute la durée de votre accès.
Même démarche, autres cas d'usage
15 autres cas d'usage suivent le modèle « Designing & simulating ».
AT-07 · État du droit 08.10.2026