PINNeAPPle Labs

Casos de uso

O que já medimos, contra o quê, e onde ainda não chegamos.

Toda linha abaixo tem uma referência externa ao treino: um ensaio publicado, um solver de volumes ou elementos finitos, ou uma linha de base da indústria. Onde existe limite, ele está declarado ao lado do número.

Prova

Validações técnicas

CasoMétricaReferênciaStatus
Substituto térmico7 geometrias de dissipador~200.000× · 4,46%FEniCS/dolfinx 3D + gmsh; pior caso 7,35%validado
Erosão em curva de 90°OpenFOAM + substituto1,05–1,49× · 1,0%Vieira et al. 2016, ensaio aberto; critério de fator 2validado
Otimização de aerofóliosubstituto com reverificação−18,2%Arrasto de perfil; sustentação-alvo mantida em 0,04%validado
Aerodinâmica veicular10 rodadas de simpleFoam0,05% · 1,3%Campo de velocidade e coeficientes vs. OpenFOAM; Cd a 0,17%validado
PINN vs. volumes finitoscomparação campo a campo0,39%Solver de volumes finitos independente; máximo 0,67 °Cvalidado
Cavidade com tampa móvelrefinamento de malha0,19%Ghia et al.; partindo de 1,26%validado
Inversão de h com PINNplaca 2D e bloco 3D14,8 ± 0,3Valor verdadeiro 15; ponto quente 79,2 °C vs. 79,1 °Cvalidado
Térmica de PCB8 famílias de encapsulamentodentro de 8%θJA publicado, do SOIC-8 a um BGA de 35 mmvalidado
Mobilidade de rovermodelo publicado corrigido0,7–3,8%Bekker–Wong; erro de tração 45× menor que o originalvalidado
Monte Carlo de disco de freiotolerância de fabricação1,9 °CNominal 495,9 °C; percentil 95 em 498,1 °C, limite 500 °Cvalidado
Gêmeo HX-201permutador com incrustação0,216 °C · 95,5%Sonda redundante fora do filtro; verdadeiro 0,001637 m²K/Wvalidado
Confiança físicamodelo de cliente, confidencialresíduo >100×Guardrail do VeriPhysics sobre um modelo já treinadovalidado

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Imagens

As imagens por trás dos números

E mais

Construído sobre a mesma base

A plataforma tem 63 aplicações. Estas são as que sustentam os quatro produtos acima.

HeatSink Sizer

Dissipadores em segundos, conferidos contra correlações publicadas.

0–5% vs. literatura

PCB Hotspot

Temperatura de junção de cada componente em cerca de um segundo.

θJA dentro de 8%

Simulation Preflight

PASS, WARNING ou FAIL antes de rodar, com arquivo e linha.

falha pega antes da execução

Mesh Quality

OpenFOAM, Gmsh, VTK, Abaqus, STL: métricas, heatmap, piores elementos.

idêntico ao checkMesh

Inverse Heat Lab

O coeficiente h a partir de alguns termopares, com PINN.

h = 14,8 ± 0,3

Aircraft Design Optimizer

NSGA-II sobre a asa, conferido em OpenFOAM 3D.

−13% CO₂/pax-km

Surrogate Studio

Resultados de simulação viram um modelo rápido com validade imposta.

endpoint versionado

Twin Runtime

Modelo validado ao lado do dado real, com EnKF e revalidação.

MQTT · REST · OPC UA

Evidence Report

Experimentos viram evidência reproduzível com SHA-256 de tudo.

só passa o que rodou

Ver o acervo no GitHub →

Onde ainda não chegamos: Erosão depende do fator 2, não de precisão de 1%. Resíduos estáveis não provam que arrasto estabilizou. E numa das análises de custo, um método numérico clássico era mais rápido e mais exato que a própria rede — a recomendação foi o método clássico. A banda do gêmeo é de estado, calibrada numa janela separada, e o lead vem de extrapolação linear cujo erro é reportado.

Traga o seu caso

Tem uma simulação lenta, cara ou difícil de verificar?

Mande o caso. Respondemos com um escopo fechado e uma métrica de sucesso mensurável — ou dizemos que o método clássico resolve melhor.

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