Die nächste Stufe der Kunststoff-Spritzgusssimulation
Wir stellen den Cadmould AI Solver vor – die weltweit erste neuronale Physik-Engine für den Kunststoffspritzguss. Diese Technologie wird das Design for Manufacturing revolutionieren, indem sie die Genauigkeit von Physik-Engines mit der Geschwindigkeit neuronaler Netze kombiniert, um Simulationsergebnisse in Sekunden zu liefern.
Simulation heute
Stundenlang warten, um 10–20 Designvarianten zu validieren.
Simulation morgen mit dem Cadmould AI Solver
Automatisieren Sie die Erkundung von bis zu 10.000 bis 20.000 Alternativen an einem einzigen Tag.
1000x
Der Wandel von der Validierung zur echten Optimierung
Funktionen der Forschungsvorschau
Diese Forschungsvorschau stellt die erste Bereitstellung der weltweit ersten transformerbasierten neuronalen Physik-Engine für den Spritzguss dar – ein grundlegender Schritt zur Abdeckung des gesamten Umfangs der klassischen Simulation.
Unübertroffene Leistung
Auf einer Mittelklasse-GPU erzielt die Forschungsvorschau typischerweise eine etwa 200-fache Beschleunigung gegenüber klassischer numerischer Simulation. Auf High-End-GPUs sind 1.000-fache Beschleunigung und mehr erreichbar.
Echte geometrische Generalisierung
Echte geometrische Generalisierung: Das Modell merkt sich nicht nur Daten; es lernt die Physik der Strömung. Keine der in dieser Forschungsvorschau gezeigten Geometrien war Teil des Trainingsdatensatzes, was die Fähigkeit der Engine demonstriert, auf unbekannte Topologien mit wettbewerbsfähiger Genauigkeit zu generalisieren.
Vollständig differenzierbare Physik
Im Gegensatz zu Standardsolvern versteht dieses Modell den „Gradienten der Veränderung". Es berechnet nicht nur ein Ergebnis; es versteht mathematisch die Beziehung zwischen Eingang und Ausgang und legt den Grundstein für hypereffiziente, automatisierte Optimierung.
Mehrdimensionale Physik
Die Simulation geht über einfache Füllmuster hinaus. Sie berechnet gleichzeitig Scherraten, Temperaturfelder und Druckverteilung in einem einzigen Lauf und liefert ein vollständiges physikalisches Bild.
Adaptive Genauigkeit
Die Architektur ist auf kontinuierliche Verbesserung ausgelegt. Wenn eine bestimmte Geometrieklasse Abweichungen zeigt, kann sie dem Trainingsdatensatz hinzugefügt werden, um das Modell zu verfeinern, sodass das System mit jeder Iteration intelligenter und präziser wird.
Echtzeit-Interaktivität
Die Geschwindigkeit der Engine ermöglicht einen neuen „Ursache-Wirkungs"-Workflow. Sie können kritische Prozessparameter wie Schmelzetemperatur oder Fließrate anpassen und die unmittelbaren physikalischen Konsequenzen beobachten, was eine intuitive Erkundung des Prozessfensters ermöglicht.
Unübertroffene Leistung
Auf einer Mittelklasse-GPU erzielt die Forschungsvorschau typischerweise eine etwa 200-fache Beschleunigung gegenüber klassischer numerischer Simulation. Auf High-End-GPUs sind 1.000-fache Beschleunigung und mehr erreichbar.
Echte geometrische Generalisierung
Echte geometrische Generalisierung: Das Modell merkt sich nicht nur Daten; es lernt die Physik der Strömung. Keine der in dieser Forschungsvorschau gezeigten Geometrien war Teil des Trainingsdatensatzes, was die Fähigkeit der Engine demonstriert, auf unbekannte Topologien mit wettbewerbsfähiger Genauigkeit zu generalisieren.
Vollständig differenzierbare Physik
Im Gegensatz zu Standardsolvern versteht dieses Modell den „Gradienten der Veränderung". Es berechnet nicht nur ein Ergebnis; es versteht mathematisch die Beziehung zwischen Eingang und Ausgang und legt den Grundstein für hypereffiziente, automatisierte Optimierung.
Mehrdimensionale Physik
Die Simulation geht über einfache Füllmuster hinaus. Sie berechnet gleichzeitig Scherraten, Temperaturfelder und Druckverteilung in einem einzigen Lauf und liefert ein vollständiges physikalisches Bild.
Adaptive Genauigkeit
Die Architektur ist auf kontinuierliche Verbesserung ausgelegt. Wenn eine bestimmte Geometrieklasse Abweichungen zeigt, kann sie dem Trainingsdatensatz hinzugefügt werden, um das Modell zu verfeinern, sodass das System mit jeder Iteration intelligenter und präziser wird.
Echtzeit-Interaktivität
Die Geschwindigkeit der Engine ermöglicht einen neuen „Ursache-Wirkungs"-Workflow. Sie können kritische Prozessparameter wie Schmelzetemperatur oder Fließrate anpassen und die unmittelbaren physikalischen Konsequenzen beobachten, was eine intuitive Erkundung des Prozessfensters ermöglicht.
Aktuelle Einschränkungen
Die Forschungsvorschau unterstützt eine feste Auswahl an Geometrien, die nicht im Training gesehen wurden bei. Um Benchmarks an Ihren eigenen Bauteilen durchzuführen, treten Sie dem Partner Program.
Die Forschungsvorschau beschränkt sich auf die Füllphase. Kühlung und Verzug werden noch nicht modelliert.
Benchmarken Sie den AI Solver an Ihren eigenen Bauteilen
Cadmould AI Solver Partnerprogramm
Als Partner erhalten Sie direkten Zugang zu unserem Entwicklungsteam, Benchmark-Berichte zu Ihren Geometrien und frühzeitigen Zugang zu neuen Funktionen.
Benchmarks an Ihren Bauteilen
Exklusive Einblicke
Einfluss auf die Roadmap
Von linearer Validierung zu Echtzeit-Intuition
Aktuelle Simulationsworkflows sind häufig ein Engpass. Da herkömmliche numerische Solver Minuten oder Stunden für die Berechnung benötigen, bleibt die Anzahl der Designvarianten, die Ingenieure realistisch erkunden können, begrenzt — selbst wenn die Simulation früh im Prozess eingesetzt wird. Diese Diskrepanz zwischen dem Setzen eines Parameters und dem Sehen des Ergebnisses unterbricht den kreativen Fluss, vergleichbar mit dem Fotografieren auf Film, wo man Tage warten muss, um zu sehen, ob die Einstellungen korrekt waren.
Der Cadmould AI Solver beseitigt diese Latenz. Indem er Ergebnisse in Sekunden liefert, schafft er eine sofortige Feedback-Schleife. Ingenieure können einen Temperatur- oder Druckregler anpassen und sofort die physikalische Konsequenz am Bauteil sehen. Dies ermöglicht es den Anwendern, aktiv das Prozessfenster zu navigieren und Versagensgrenzen in Echtzeit zu identifizieren, wodurch die Simulation zu einem echten Designbegleiter wird — nicht nur zu einem Validierungstor.
Der Cadmould AI Solver beseitigt diese Latenz. Indem er Ergebnisse in Sekunden liefert, schafft er eine sofortige Feedback-Schleife. Ingenieure können einen Temperatur- oder Druckregler anpassen und sofort die physikalische Konsequenz am Bauteil sehen. Dies ermöglicht es den Anwendern, aktiv das Prozessfenster zu navigieren und Versagensgrenzen in Echtzeit zu identifizieren, wodurch die Simulation zu einem echten Designbegleiter wird — nicht nur zu einem Validierungstor.
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So funktioniert der Cadmould AI Solver
Im Gegensatz zu generativen KI-Tools, die Bilder auf Basis visueller Muster erzeugen, „rät" unser AI Solver nicht, wie ein Füllmuster aussieht. Er sagt die physikalischen Kräfte voraus, die auf das Polymer wirken. Hier ist der wissenschaftliche Prozess hinter der Geschwindigkeit:
Training auf Ground-Truth-Daten
Das Modell hat die Physik des Spritzgusses aus über einer Million transienter Simulationstrajektorien gelernt, die von unseren bewährten Cadmould Flex Solvern generiert wurden und Tausende von Materialien sowie systematisch variierte Prozessbedingungen abdecken. Dieses physikbasierte Trainingsfundament stellt sicher, dass Vorhersagen in realer Strömungsdynamik und Thermodynamik verankert bleiben – nicht in Mustererkennung.
Geometrische Kompression und Berechnung
Wenn Sie ein Design eingeben, fungiert das neuronale Netz als hochentwickelte Kompressions-Engine. Es übersetzt komplexe 3D-Geometrien und Prozessparameter in eine kompakte, abstrakte Repräsentation. In diesem hocheffizienten Zustand berechnet das Netzwerk Fließverhalten und thermische Wechselwirkungen nahezu augenblicklich bei einem Bruchteil der Rechenkosten herkömmlicher numerischer Solver. Das Modell ist vollständig differenzierbar, was zukünftige gradientenbasierte Optimierungs-Workflows ermöglicht.
Dekompression in Millisekunden
Die berechneten Daten werden sofort in ein vollständiges 3D-Simulationsergebnis dekomprimiert. Anstatt die Füllphase Element für Element über mehrere Minuten zu lösen, sagt das System das vollständige physikalische Ergebnis in weniger als einer Sekunde voraus und liefert genaue Druck-, Temperatur- und Scherratenverteilungen.
Eine Partnerschaft aus Expertise und Innovation
Wir schließen die Lücke zwischen etablierter Industrietechnik und modernster künstlicher Intelligenz. Diese Forschungsvorschau ist das Ergebnis einer strategischen Zusammenarbeit zwischen zwei herausragenden Branchenführern, die Jahrzehnte an Domänenwissen in der Spritzgusssimulation mit den rasanten Fortschritten moderner Deep Tech vereinen.
Das Unternehmen hinter Cadmould Flex
Mit über 35 Jahren Erfahrung in der Spritzgusssimulation liefert SIMCON die physikbasierte Grundlage. Wir steuern die validierte „Ground Truth" bei – Millionen von hochpräzisen Datenpunkten und tiefe Domänenexpertise, die sicherstellen, dass die zugrundeliegende Physik genau und zuverlässig bleibt.
Spezialisten für Large Engineering Models (LEMs)
Emmi AI sind Experten für Architektur und Training von Large Engineering Models — domänenspezifische transformerbasierte neuronale Netze, die darauf trainiert sind, physikalisches Verhalten aus Engineering-Eingaben vorherzusagen.
Fragen zum Cadmould AI Solver?
Wir sind bereit, sie zu beantworten
Der Cadmould AI Solver repräsentiert den neuesten Stand der Geschwindigkeit, aber Sie haben vielleicht schon heute unmittelbare Produktionsanforderungen. Ob Sie sich für das Partnerprogramm interessieren oder die bewährte, hochpräzise Validierung von Cadmould Flex benötigen – lassen Sie uns den richtigen Weg für Ihr Engineering-Team besprechen.
