AI-Works: prädiktive und generative KI für Reifensimulation und -optimierung
Datum: 5. März 2026
Veranstaltungsort: Hilton Garden Inn, Akron, Ohio
Neugierig darauf, wie DEP MeshWorks die CAE-Entwicklung in der Reifenindustrie revolutioniert?
Treffen Sie führende Branchenexperten zu einer wirkungsvollen, halbtägigen Technologieveranstaltung, die sich darauf konzentriert, wie CAE-zentrierte, parametrische Arbeitsabläufe und optimierungsgetriebene Simulationen die Reifenkonstruktion, -entwicklung und -validierung verändern.
Dieses exklusive Technologietreffen zeigt, wie MeshWorks schnellere Designzyklen, intelligentere Simulationen und hochpräzise Leistungsprognosen durch automatisierte, CAD-zentrierte CAE-Workflows ermöglicht. Die Veranstaltung bietet Live-Demos, ausführliche Fachvorträge und die Möglichkeit zum Networking mit Experten bei Abendessen und Cocktails.
Entdecken Sie eine KI-basierte Merkmalserkennungstechnologie, die speziell für intelligentes Reifendesign entwickelt wurde.
Erleben Sie nahtlose CAD-zu-Performance-Vorhersagen durch KI-gestützte Engineering-Workflows.
Entdecken Sie parametrisches CAE, das schnelle Designiterationen und multidisziplinäre Optimierung (MDO) ermöglicht.
Erfahren Sie, wie prädiktive und generative KI/ML mit parametrischer CAE integriert werden, um optimierte Reifendesigns zu erzeugen.
Erfahren Sie, wie fortschrittliche Morphing-Techniken die digitale Reifenentwicklung beschleunigen und die Modellerstellungszeit von Tagen auf Stunden verkürzen.
Gewinnen Sie Einblicke durch Live-Demonstrationen in den Bereichen Struktur-, Wärme-, Strömungs-, Schwingungs- und Aufprallsimulationen.
Reifendesign- und Entwicklungsingenieure
CAE- und Simulationsspezialisten
MDO- und Optimierungsingenieure
KI/ML-Ingenieure, die in Ingenieursbereichen tätig sind
Produktentwicklungsmanager in der Reifen- und Automobilbranche
F&E-Experten mit Fokus auf digitale Transformation im Ingenieurwesen
KI-gestützte Merkmalserkennung für die automatisierte Reifenverzahnung
Demonstration eines intelligenten CAD-zu-Performance-Engineering-Workflows
Schnelle parametrische Anpassung und Optimierung der Reifenanordnung
Erweiterte Morphing-Engine-Funktionen:
Zuordnung von 2D-Reifenquerschnitten zu Zielvarianten
Umwandlung von 3D-Reifen-FE-Modellen in reale Formscan-Geometrien
Spezielle Profilabnutzungsanpassung zur Simulation der Geometrieentwicklung des Reifens über seinen gesamten Lebenszyklus
Integration von prädiktiver und generativer KI/ML mit parametrischer CAE und MDO
Beschleunigte digitale Reifenentwicklung – vom Konzept zum validierten FE-Modell in wenigen Stunden
Live-Demos von KI/ML-Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Physik
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