填补性能缺失： 基于全球最大材料性能数据集，优化预测模型，实现高精度预测。

加速材料验证： 快速验证更经济、更高强度、更轻的新型材料是否适合各种应用。

指导材料供应： 了解微小成分变化的复杂性，以提高可信材料的应用性能。

提高仿真质量： 利用预测的材料性能数据而不是典型值来提高模拟的可靠性。

当前挑战




  • 快速填补许用材料性能的空白，并探索不同应用的适用性
  • 更有信心去验证新的更便宜、更坚固、更轻质的材料，更优化的条件
  • 帮助解决日益缩减的材料测试预算限制问题
Video preview

发现更多帮助视频

解决方案: Total Materia Predictor

  • 填补可用数据的空白，以进行更精确的计算
  • 通过预测新材料的性能来选择机会
  • 通过降低材料测试成本节省资金
core core core
solution img
步骤 1

搜索材料牌号以预测缺失的性能

solution img
步骤 2

选择要用于预测性能的ML 模式

solution img
步骤 3

选择参数，如温度范围、热处理和形式 - 预测！

solution img
步骤 4

评估预测的统计健康度，如 MAPE、MAE 和 R 值

产品优势

无与伦比的通用性：

适用于 100K 材料
集成：

保存、管理和共享预测
质量和可靠性：

使用全球最大的数据集进行培训

predictor

联系我们获取更多信息