OnScale

Бесплатно

Сайт: onscale.com

OnScale — облачная платформа для инженерного мультифизического моделирования и компьютерного анализа методом конечных элементов (CAE). Платформа предназначена для проведения масштабируемых трёхмерных симуляций, включая акустические, структурные, термические и мультифизические расчёты, а также для выполнения параметрической оптимизации и исследований чувствительности. OnScale использует распределённые вычисления в облаке по модели оплаты «pay-as-you-simulate», что позволяет пользователям запускать большое количество независимых задач параллельно без необходимости собственной инфраструктуры.

Архитектура платформы сочетает графический интерфейс, API и возможность запуска скриптов для автоматизации рабочих процессов, что упрощает интеграцию с инструментами CAD/CAE и облачными провайдерами. Пользователи могут готовить модели локально или в облаке, задавать граничные условия и материалы, запускать решатели и анализировать результаты с применением постпроцессинга и средств оптимизации. В случае ограниченности открытых сведений о деталях реализации, описание опирается на общедоступные описания типов функциональности и типичные сценарии использования подобных сервисов CAE в облаке.

  • Мультифизическое моделирование: поддержка взаимодействия физических полей (механика, акустика, теплообмен и др.).
  • Метод конечных элементов (FEA): средства для создания и решения задач методом конечных элементов в 3D.
  • Облачные вычисления: масштабируемая инфраструктура для параллельного выполнения большого числа симуляций по модели оплаты за использование.
  • Параметрическая оптимизация: инструменты для автоматизированного исследования параметров, оптимизации форм и конфигураций.
  • API и скрипты: программный интерфейс и поддержка автоматизации рабочих процессов через скрипты.
  • Интеграции: совместимость с распространёнными CAD/CAE-форматами и возможность интеграции с облачными провайдерами.
  • Постпроцессинг: визуализация и анализ результатов, включая извлечение ключевых величин и отчётность.
  • Масштабируемость задач: запуск как единичных крупномасштабных расчётов, так и массовых параметрических серий.
Подробнее