庭田科技

Altair HyperGraph

释放数据的力量：洞察、CAE 分析和可视化变得简单

Altair® HyperGraph® 彻底改变了数据运用，为 CAE 分析、可视化和创建仪表板提供无缝体验。作为一个强大的数据分析、数据绘图和数据绘图工具，它提供了从复杂数据集中提取见解的广泛功能。凭借直观的界面和复杂的数学引擎，HyperGraph 简化了复杂数学表达式的处理，使用户能够做出数据驱动的决策。通过全面的 CAE 分析功能、高质量的演示输出和广泛的定制选项来创建定制的数据分析系统。从导入和组织大型数据集到交互式仪表板和高级统计分析，HyperGraph 是高效、有效的数据探索和数据制图的首选解决方案。

发现见解，加速 CAE 分析

先进精良的生产、检测设备，有专业的技术团队提供技术支持随时上门服务，让每个使用者都能放心安心

流程自动化的简化

HyperGraph 采用用户友好的界面设计，并配备了强大的数学引擎，消除了处理大量数据集的压力和复杂性。其流程自动化工具简化了数据操作并消除了重复性任务。无论您是导入、组织还是分析数据，HyperGraph 都能确保该过程顺利、高效且无障碍。

定制您的 CAE 分析系统。

适应性是在不断变化的商业环境中蓬勃发展的关键。 HyperGraph 提供了广泛的自定义选项，使用户可以灵活地根据自己的独特需求定制分析系统。 HyperGraph 不仅允许用户创建交互式可视化和构建高级分析模型，还允许用户设计个性化报告，以提供符合特定要求的见解。

HyperGraph优势

产品主要功能

强大的2D 和3D数据分析、绘图功能

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HyperGraph 提供了一个完整的数据分析系统，能够以无与伦比的易用性和效率处理 2D 和 3D 数据。我们强大的流程自动化工具套件可最大限度地减少手动操作，并最大限度地提高工作效率。

HyperGraph 与各种求解器兼容，包括 Altair 的产品组合以及 Abaqus、Adams、Ansys 等其他求解器。这提供了首屈一指的灵活性，确保您在 CAE 分析中永远不会受到限制。

支持更广泛的求解器

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数据格式多功能性

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HyperGraph 可以读取 130 多种数据格式。这种卓越的兼容性确保了无缝的数据绘图体验，无论您处理的是哪种数据格式。它包括几种测试数据格式。

用于标准化后处理的可重用报告模板

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HyperGraph 提供对报告模板中作为参数的通道、过滤器频率和注释文本的访问，这有助于标准化数据分析和结果仪表板。

HyperGraph 具有可定制的数学函数库。它允许您将自定义的数学函数添加到 Altair 强大的数学库中，为您提供高级 CAE 分析所需的所有工具。

丰富的数学库

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自动化绘图生成器

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我们的自动绘图生成器直接从工程数据生成完全注释的绘图。它自动分配轴、页眉、页脚、图例和曲线属性，创建清晰易懂的图表和数据图。

使用 HyperGraph 的高质量数据绘图功能，将您的数据转换为引人入胜的视觉叙事，包括图表和仪表板。提升报告和演示文稿的视觉吸引力，超越单纯的数据理解，创造令人印象深刻的输出，增强分析的影响力。

通过捕获您的操作并将其转换为可重用的脚本或宏，您只需单击几下即可轻松地重新创建分析、可视化和其他关键流程，从而确保一致的结果。

连接Altair的综合产品生态系统，包括Altair Compose和Altair HyperView,以增强HyperGraph 的功能。使用Altair Compose无缝导入、处理和转换数据，同时通过HyperView的交互式可视化功能进行深入的CAE 分析。

高质量报告发布

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自定义后处理，带命令录制和回放功能

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扩展功能，无缝集成 Altair

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图文展示3264

Octave 绘图

增强分析能力

可视化和总结结果

使用Stackmath增强曲线分析

曲线相关性

HyperGraph 包括倍频程图功能，允许用户分析和可视化倍频带中的频率内容，以进行全面的噪声和振动分析。

Octave 绘图

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使用表格中的数学参考增强分析能力

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在表格中使用 HyperGraph 数学参考的强大功能来发现隐藏的模式并获得更深入的见解。轻松执行算术计算，应用数学函数，并进行统计分析。

用复杂的图可视化和总结结果

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创建复杂的图，将多个数据集、变量和可视化元素合并到单个快照中。只需单击一下，就可以生成全面的报告，直观地总结分析结果。

使用 Stackmath 增强曲线分析

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Stackmath 允许用户在堆栈中轻松添加和删除数学运算，从而实现高效的曲线数据分析和可视化。通过消除手动编辑复杂数学函数的需要，Stackmath 可确保高性能计算，优化处理速度。

曲线相关性

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HyperGraph 中的曲线相关性支持对曲线或时间序列数据之间的相关性进行可视化分析，有助于探索复杂数据集中的关系和模式。