محاكاة تحوّل على نطاق صفيف مدعوم من السحابة
إن تصميم وتحسين محولات الطاقة بالموجات فوق الصوتية – سواء أكان PMUTS أو CMUTS – يتطلب دقة على نطاق واسع.
ومع ذلك ، غالبًا ما تكون أساليب المحاكاة التقليدية مقيدة بالخلايا الفردية أو الهياكل المحدودة ، مما يترك آثارًا مهمة على مستوى الصفيف غير مفهومة بشكل سيئ حتى يبدأ الاختبار باهظ الثمن ويستغرق وقتًا طويلاً.
يمكن أن تؤدي هذه الفجوة إلى دورات تطوير أطول وزيادة خطر الأجهزة الفاشلة.
في هذا الندوة عبر الإنترنت ، سنقدم النهج المحسّن: محاكاة التحورات الكاملة على نطاق الصفيف مع تعدد الفيزياء المزدوجة بالكامل.
من خلال الاستفادة من النظام الأساسي السحابي لـ Quanscient ، يمكن للمهندسين تصميم صفائف محول بالكامل مع جميع التفاعلات المادية ذات الصلة (الكهربائية ، الميكانيكية ، الصوتية ، وأكثر) التقاط السلوكيات على مستوى النظام مثل أنماط الشعاع والتحدث المتبادل التي تفتقدها المحاكاة ذات الخلية الواحدة.
تتيح قابلية التوسع السحابية أيضًا استكشافًا واسعًا للتصميم.
من خلال التوازي ، يمكن للمستخدمين تشغيل تحليلات Monte Carlo ، ومسحات المعلمة ، والنماذج واسعة النطاق في جزء صغير من الوقت ، مما يتيح التحسين السريع والإنتاجية العليا في عملية التصميم.
هذا لا يسارع فقط البحث والتطوير ولكن يضمن تصميمات أكثر موثوقية قبل التصنيع.
ستعرض الجلسة أمثلة على حالات العالم الحقيقي مع رؤى مفصلة للمنهجية والمقاييس الرئيسية.
سوف يكتسب الحاضرون فهمًا عمليًا لكيفية قيام المحاكاة على نطاق الصفيف بتحسين سير عمل تصميم MUT بشكل كبير مما يقلل من الاعتماد على النماذج الأولية المكلفة ، وتقليل المخاطر ، وتقديم أداء أفضل للأجهزة.
انضم إلينا لمعرفة كيف يمكن لمحاكاة تحوّل الصفيف في السحابة تحسين دقة تصميم MUT والكفاءة والموثوقية.
التعلم الرئيسي للحضور:
- كيف تلتقط محاكاة PMUT و CMUT الكاملة تأثيرات على مستوى النظام مثل أنماط الشعاع والتحدث المتبادل.
- تتيح قابلية التوسع السحابية في مونت كارلو دراسات مونت كارلو ، ومسحات المعلمات ، والنماذج واسعة النطاق مع إنتاجية أعلى.
- رؤى عملية من دراسات الحالة في العالم الحقيقي ، بما في ذلك المنهجية ومقاييس الأداء الرئيسية.
- كيف تحسن محاكاة النطاق في الدقة والكفاءة والموثوقية مع تقليل الاعتماد على النماذج الأولية المكلفة.
