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What's New in Autodesk Fusion 360 Simulation Extension

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Description

This session will cover the updates made to the Simulation Workspace in Autodesk Fusion 360 over the past few years. There will be four main categories that we will cover in this session: Static Simulation, Dynamic Simulation, Injection Molding Simulation, and Electronics Cooling. We have added a number of new features and capabilities as well as study types in the Simulation Workspace, and we'd like to give you an overview of those capabilities, as well as tips on how to get the most value out of those features

Principaux enseignements

  • Learn how to validate your designs for performance and manufacturability with our new features.
  • Learn how to simulate variations of design and compare the results. Inspect your simulation results to gain valuable insights.
  • Discover the best practices for setting up a simulation and interpreting the results.
  • Gain insights into tips and tricks to reduce failures or errors and get the maximum accuracy to real-world scenarios.

Intervenants

  • Rahul Patil
    I am Product Manager in the Product Development and Manufacturing Solutions group at Autodesk where I manage the Simulation Product Line which includes Fusion 360 Simulation, Moldflow, Helius PFA, Inventor Nastran and the CFD products. I have been with Autodesk for over 6 years in this role and I currently based out of Toronto, Canada. I am a Mechanical Engineer by education and I have done my Masters in Mechanical Engineering specializing in Applied Finite Element Analysis from Carnegie Mellon University in Pittsburgh, PA.
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Transcript

RAHUL PATIL: Hello, everyone. I am Rahul Patil, and joining here with me is my colleague John Elston. And today, we are going to talk about what's new in Fusion 360 simulation. In this session, we'll be going through a list of new things that we have implemented in the Fusion 360 simulation workspace in the past couple of years.

Quick introduction. So I'm Rahul Patil. I'm a product manager in the design and manufacturing group at Autodesk. I mainly manage the simulation product line in this group, which includes the Fusion 360 simulation workspace, Moldflow, Helius PFA, Inventor Nastran and the CFD desktop products. I've been with Autodesk for over six years, and I'm based out of Toronto in Canada. I'm a mechanical engineer by education, and I've done my master's in mechanical engineering, specializing in applied finite element analysis. I'll hand it over to John to introduce himself.

JOHN ELSTON: Thanks, Rahul. So my name is John Elston. I'm a product owner of the Fusion Injection Molding Product. I manage, basically, the engineering work involved, and I really work closely with both Rahul and [? Seema, ?] the project managers, and with the engineering teams that are implementing all these products. I've been with Autodesk for nine years now, and prior to that, I was a Nastran developer before that company was acquired by Autodesk.

And I'm based in Melbourne, Australia. So forgive me, my accent. I've got an education quite varied. I have a PhD in computational fluid dynamics and degrees in engineering, mathematics, and physics. And I've had quite a few years of experience in the automotive defense and civil industries doing anything from external vehicle aerodynamics to combustion simulation all the way up to working on FA-18s and F-111S in the area of composite and additive repair techniques.

Next slide, please. So what we're going to present today is a bit of an overview of what simulation is, what it can do for you, and more specifically, what Fusion 360 can do for you in the area of simulation. So, Rahul will then discuss the access options and some of what's new, and I will follow on with descriptions of an injection molding and with some of their results visualization capabilities, and then we'll both look at what's coming down the pipeline. Next slide, please.

So if we look at what are the benefits of simulation, they're quite numerous. Some of which, you can see in there, so reducing the physical properties involved, improving the time to market, quite a number. And I'm not going to go word for word through each of those, because most of you will probably already know them.

At the end of the day, simulation is an enabler. It enables you to make smart design decisions earlier on in the design life cycle. And this can really be of benefit, because it can lead to significant savings of time, effort, and ultimately, money. So what we're enabling is an exploration and optimization at a relatively low cost. Next slide, please.

So the way we do this is we're trying to answer questions, and that's what you're trying to do when you're doing simulation. So some of these questions here are, will my design fail, can my design be optimized, or even how can I get to the market sooner? Now, these are only some of the questions you're going to be asking, and we're trying to facilitate you asking those questions and getting an answer in a very rapid form using Fusion 360 simulation. Next slide, please. Rahul?

RAHUL PATIL: All right, I'll take it over from here. So the Fusion 360 simulation workspace has seen a lot of expansion in the past few years, ranging from new studies, new and improved workflows, added capabilities, as well as performance and usability improvements. What started as a seven study simulation workspace has now expanded to 11 studies.

We have seven studies that are powered by the Autodesk Nastran Solver, which includes linear static stress, model frequencies, thermal, thermal stress, structural buckling, nonlinear static stress, and shape optimization. We have also added two new study types called quasi static event simulation and dynamic event simulation, which are powered by the Autodesk Explicit Solver. The newest additions are the injection molding simulation study, which is powered by the Autodesk Moldflow Solver and the electronic cooling simulation study, which is powered by the Autodesk Fluids Solver.

For Fusion 360 simulation, our focus has always been on ease of use for the non-expert users. This is where Fusion has been a focus on consumer products, and this evolution studies are well suited to answer the key aspects of performance and manufacturability in easy way, making it easy for the user to pick which study type they want to run, also, guiding them through the setup and automating the setup where it's possible, and giving them good result interpretation, and guiding them through that process. So they can take the right next steps.

In the simulation workspace, we also have a simplified workspace, where a user can use certain capabilities available to de-feature their model or even create design variations without impacting their primary design. There are optimized tools available for model simplification, as well as user can create multiple simulation models with design variation for what if testing. Users can export these design variations, depending on which one works best, as a new Fusion 360 or a neutral file.

It really enables the user to try out different options and be able to then run the simulations. Being able to run those simulations with different design variations or different setups also requires the user to be able to compare those results. That's where we have the compare workspace available for the users to compare results across different simulation studies, as well as across different design variations that they might have created.

Now coming to the access options that are available for Fusion 360 simulation, there are three main ways you can access Fusion 360 simulation studies. The Fusion 360 based subscription includes the linear static stress study. If you have subscribed to the Fusion 360 product, linear static stress jobs can be run as many number of times by the users without having to pay any extra money with tokens or with any extension.

For accessing the remaining study types, users have two options. One is the simulation flex option, which the users can access using tokens. If they buy tokens, they can use those tokens to run the jobs, where a basic study would cost them three tokens, where an advanced study would cost them six tokens. And then the users who run simulations more frequently have the option of subscribing to the simulation extension. There is a monthly and an annual subscription option.

In this subsimulation extension, user gets access to all simulation study types, and they can run as many studies as they want during this duration of their subscription. If you want to try out a simulation extension, we do have a 14 day trial option as well. This is just a table representation of what I just described. As you can see, Fusion 360 base includes linear static stress. And in the simulation flex option, you have modal frequencies, thermal, thermal stress, and shape optimization as base studies costing three tokens per solve, and the remaining studies, like linear buckling, nonlinear static stress, dynamic event simulation, quasi static event simulation, injection molding, and electronic cooling simulation, costing six tokens per solve. And if you have the simulation extension, then you can run all of these study types without having to pay any extra money.

Now, if your company has multiple user types, say, your designer, engineer, an analyst, or even the data management expert, we have the option of what we call a Fusion 360 for product design. This is a bundled offering, where the bundle includes Fusion 360 subscription along with the product design extension, the manage extension, and the simulation extension. You can buy it as a bundle versus buying each extension separately, which would save you a lot of money.

So if you have simulation users along with other user types that could use this extension, definitely consider this option. Now that we have discussed different access options that we have made available in the past few years, we are now going to discuss about what's new in terms of the simulation capabilities that we have added in the past few years. We will start off with structural simulation and then go into each other simulation categories.

One of the primary focus for the simulation workspace has been performance improvements in the past few years. Over the past few years, we have seen models becoming more complex, users trying to run large assemblies or large data sets. So we have made a substantial effort in improving the file handling, whether it's opening, saving, or closing a document that has a lot of simulation studies. Those now have become much more faster.

Results loading, contact generation, editing your loads and constraints, or even running free checks, all of these have been made faster and more performant. Cloud Solve is the core of the simulation workspace. And this is where we have invested substantial effort in improving the Cloud Solve pipeline, so that the time to results can be reduced as much as possible.

This is a continued investment, where we have improved our pipeline. We have used faster cloud machines. We have optimized data handling to get the results faster to you. With the injection molding simulation study and the electronic schooling simulation study, we have also introduced a new concept called streamed results, where instead of downloading the results that are produced by the solvers, which could be gigabytes of data, we actually stream those results. So the download process is completely avoided. This gets your results even faster and in a more efficient way.

Now moving to different capabilities that we have added on the setup side for the simulation studies, we have added capabilities of remote constraints and remote moment. With remote constraint, with a phase selection, you can have a remote constraint setup that can be fixed with either a translation or a rotation option. The remote moment option allows you to have a remote moment set at a particular location based on your requirements of the remote location.

There are different direction types that are available, and both of these inputs are connected to your main component by line elements. We have made some substantial progress in our contact algorithm. It has been made more robust. We are able to handle large contact situations as well.

In addition to that, we have added two new result types. One is the contact force, and the other is the contact pressure. These result types now are available as part of your structural simulation studies. As you can see, we have supported these result types for linear static, nonlinear static, thermal stress, and the dynamic and quasi static event simulation studies.

Making further improvement on the contact side, we have enabled the ability to get reaction values at the contact location. Here, if you select a contact phase, you will be given values of the reactions on that phase for force and moment. This is particularly a request that came from the generative design users who wanted to use these contact reaction forces and moments as inputs in their generative design studies.

This option has a multi-select capability, where you will get the resultant value of the force and the moment for multiple selections that you might do. The next request came from a lot of our users who wanted to get the center of mass of the displaced body. When you're running a structural simulation, there are deflections involved on different components, and this is where the center of mass location would change with the deflection.

So we added this capability recently, where the center of mass of the displaced body can be calculated and displayed for the user. If you look at the dialog box, we show the end displaced value, the displaced value, as well as the displacement vector. Again, in this option, as well, you have the choice of selecting multiple bodies, and we will give you the resultant value of those components together.

For this particular feature, we have supported this capability in the linear static, nonlinear static, thermal stress, and dynamic and quasi static event simulation study, basically, every study that has a deflection result. Very recently, we have made some good improvements in the shape optimization study, where we have changed the default target mass from 30% to 60%. Based on the type of models our users were running, we noticed that the 60% default target mass was a better fit to avoid any issues or failures.

The user has the option to manually change it to whatever number that fits best for their requirements for their simulation. Also, in addition to that, we have improved the error message for the shape optimisation study, where in case your simulation fails, we now give you a better insight on why the simulation failed, and what could be the cause for it, and what can the user do to prevent that. One of the other things that we got as a request from users is they collaborate with a lot of other users within their company who run more advanced simulations, or they want to view certain results. This is where Autodesk added a new simulation capability in the simulation workspace, where you could export your simulation setups to Ansys mechanical, Ansys discovery, or to export it as a SDZ file, which can be imported into the Ansys setup.

This is one of the core features that was implemented as part of our partnership with Ansys. Along with that, we also have added the capability of exporting the [? NAS run ?] file that is created when a structural simulation study is done. With a simple text command, users can create a [? NAS run ?] file and be able to access it and be able to share it with their colleagues. Another request that we got was be able to view the simulation results outside of Fusion 360.

Now, we can view them in Fusion Teams. But for viewers, like Paraview, it needs a VTU file. So we have added text commands that can help you export results in a VTU format that can be then viewed in applications, like Paraview. This also has a text command that can enable you to export the mesh data as well.

Along with all of these features and capabilities, we have made some substantial usability improvements. It's a long list, but I won't go through the entire list. I have picked a few couple of them to highlight some of the key ones. One of the things that we have implemented is cross highlighting, especially when you are looking at a long list of components, and you're selecting something in the canvas.

We now do a cross highlighting across the components, the part in the canvas that you have selected, as well as the dialog box that may have the list of components, say, for example, materials. So if you have selected a particular component on the canvas, we'll highlight what material line item it's part of. The same has been done for the temperature thresholds dialog box in the electronics cooling study.

Another good example of usability improvement is the job status dialog. We have implemented some modernization into it, so that it has a more table layout look. We also show the percentage progress of your simulation, and we have added simulation icons for the different study types.

Now, I will switch over to the event simulation studies powered by the Explicit Solver. Event simulation studies were commercialized in the Summer of 2021. They had been in preview for a while, and we made some really good improvements in them, where we are able to get into a commercial state.

Dynamic event simulation is one of those two study types, where it can be used to run short duration events, problems that are highly nonlinear, and we make available a large range of boundary conditions that can be used to set up the problem as close to the real world simulation, as close to the real world scenario as possible. We can set up time varying loads and constraints, which can give you a very accurate prediction of what the effect of simulation would be. Common examples of dynamic event simulation are snap-fit assemblies, drop tests, impact tests, and crash simulation.

The Explicit Solver is very efficient in handling these kinds of problems and will give you very good results. The other simulation study type that we introduced was the quasi static event simulation. This event simulation is particularly used, where the user may not know what exactly the time duration of the event is going to be. The solver is smart enough to automatically calculate that time duration, particularly useful for very highly nonlinear problems, which have large plastic deformations, and usually very efficient with sliding motion or friction motion.

Now, one of the common questions that we get is, what's the difference between quasi static simulation and a nonlinear static simulation? At a base level, nonlinear static simulation is run by the National Installer, which is an implicit solver. Quasi static analysis is run by the Explicit Solver. But when it comes down to application, that's where the difference lies.

Nonlinear static simulation is a very good fit for a nonlinear problem that has large displacements, nonlinear material, and a small sliding contact. Nonlinear static simulation can run these kind of problems within minutes, whereas quasi static simulation could take a long time. If you have a situation, where the problem is highly nonlinear, you have large displacement, large sliding contacts. You have possible plasticity effects in the material. Then quasi static analysis is a much better fit, where the nonlinear static analysis may run into problems of convergence.

Over the past few years, we have also added many more improvements into the event simulation studies. We have added new inputs types, like initial angular velocity, prescribed rotation, ability to use point mass, and very recently, we have made some substantial improvements in the quasi static event simulation, where we have now better kinetic energy tolerance, which gives us better convergence of the results, as well as substantially faster time to the results. We have added the element deletion criteria for the event simulation studies particularly because, in case of event simulation studies, the event could cause kind of a fracture or breakage into the components that needs to be accounted for properly, so that the solution can converge properly.

There are different types of deletion criteria that can be used, negative volume, effective strain, covariant elastic strain, and principal strain. The users can set up different criteria per body. So depending on the situation that you are trying to simulate in the event simulation study, you can set up different criteria.

One thing that we have done recently is we have enabled negative volume by default to address cases, where your elements don't get too stretched. If it gets to a negative volume, we just delete that element, so you can see a breakage over there. We have also added additional result outputs, like plastic strain, contact forces, and applied loads, for the event simulation studies. These can be enabled through the result output settings, and once you enable them, you will get specific results for those three categories. With that, I'll hand over to John Elson for covering the injection molding simulation.

JOHN ELSTON: Thanks, Rahul. That was really informative. I'm going to step through an injection molding simulation, what we've now exposed in Fusion 360 simulation, and we'll go into a quick overview now. And then we'll go into some further details in the coming slides.

So, firstly, we're exposing the technology of the Autodesk Moldflow Solver, an extremely powerful tool, but we're only exposing a small amount of it here at the moment. And that is a part only analysis, OK? So we're designing it to be as simple as possible for you to use.

So by that, we've automated a lot of the setup. We've made some smart defaults, and we've got what we call a three click solve. That is, once you import your part into the injection molding study, you'll be able to solve it really quickly and get some reasonable results in your first pass.

Our intent with this is to get key insights into the injection molding process outcomes and provide you with guidance on things, such as will my part fill, will it have visual defects, or will it warp? Additionally, we're exposing this guidance in the form of a new results visualization experience, where we can show you intermediate results as they're created. We can give you nice graphics associated with the guided results and really clearly show you where there are issues and where things are really worked well. And we can also give you very clear outcomes associated with the injection molding process. We can show you the simulation stages and how they influence your ultimate design.

Along with the new results visualization experience, we've implemented a number of different inspection tools from probes, cutting planes, and even comparison. And, finally, you always, always have to have an ability to share your results with other people, and we've implemented a report generation thing. Next slide, please, next.

So this is the simplistic way of doing it. All you have to do is select the injection molding setup, and for continuity, I'm using a fidget spinner as you can see popping up in the injection molding dialog. That solved. All I've done is imported the design module for it and selected the target body. That is the main housing of the fidget spinner, and automatically, it is ready to solve.

We've automatically created an injection location, a single one, which you can see near the center of the model at the moment, and we've automatically selected your default material, in this case, [? PPE. ?] That's now solvable, and I could go and click on it. You can't quite see it here. But in the top corner there, there's a little green arrow saying this is ready to solve. Next slide, please.

However if you wanted to make changes, we do have quite a lot of flexibility available. We have an enormous materials database of over 12,000 materials at the moment. We regularly update this materials database, adding new manufacturers as they become available and even subtract ones that are no longer on market.

At present, we've updated, at least, three to four times a year at the moment, and this is highly searchable. With a database of this size, you do need that capacity to select a material that really suits your design, and we provide some guidance as to how you would select them. Additionally, there are boundary conditions.

So you can see here in the image to the right, I've gone and selected a number of what we call aesthetic faces. These tend to be surfaces that you don't want visual defects to occur on. So you don't want any weld lines or injection locations on them, because that will be visible to the end user. So they're usually highly visible to the customer.

And additionally, we've got process settings. So you can adjust things, like the time for injection or the method methodology behind your injection molding machine, so highly customizable. So let's go to the next slide, please. So once you've clicked solve, your result will rapidly become available, and we display them as they become available.

So on the slide to the left, you can see that we don't have-- the process is not fully complete. And you can see that the filling process is in progress now. Looking at the fidget spinner in the top left hand corner of that one, you can see it's partially filled, and this is an animation that, as the simulation occurs, gets updated in real time. So if you look, however, to the one on the right there, that simulation has completed, and you can see each stage is complete.

And additionally, in the bottom, you can see there are some guidance as to the nature of your results relative to the initial parameters and any constraints that you've set. So in this case, if I had set aesthetic faces on my model, I'd be told that I have nine faces on my model that may have sync marks, a visual defect that we'd probably avoid if we could. Next slide, please.

So one of the key things we do is we really try and provide accurate guidance to the end user on how their model performs when it's injection molded. So particularly around those three questions that I've highlighted before, will my part fill, the visual defects, and the warpage aspects, the slide you can see in the upper right there is one of looking at how will it fill. And I've actually highlighted a little segment called next steps and expanded it.

In addition to saying whether it will fill or not, or whether it might have difficulty filling, or whether it just will not or is unlikely to fill, we also provide guidance in the form of suggestions of how you might address this. So in this case, you could edit the process settings. We could edit the injection location, its physical location, or you could add more injection locations to try and address it. Or ultimately, you might even change the geometry of the model. So we're trying to provide feedback of immediate value to the designer.

In addition, there's, obviously, quite a number of parameters and physical properties associated with your simulation. So we provide that information. They are displayed as they become available. Obviously, at the end of it, all of them are available if possible. So next slide, please.

So once you're in that visualization area, you need the ability to interrogate your model, to look at it, to zoom in on particular areas, so we provide a number of tools to do this. We have, like, a little probe, where you can go and look at individual little locations on the surface of your model and say, well, what's happening here? I need a finer grained detail.

And the one I've shown in the bottom left of the screen, I've got two probes placed on an area, and it's indicating it's easy to fill in there or difficult to fill in another area there. But we can also go and actually look at slices or sections of our model. So on the top right, I've taken a plane, and I'm looking at the model from that side onwards. And that's a section, and we can see the entire way it's operating.

And I can drag that easily with a simple mouse movement to throw it through our model to see how it evolves, or I can just take a narrow slice in the bottom right hand corner there and inspect it all quite simply. Next slide, please. One of the more powerful aspects is the ability to compare models. So what I'm going to show here is just a single study looking at the different result types that are available to us.

So I've got my fidget spinner. I've got the fill time in the upper left. I have fill confidence, and I have warpage tolerance and flow from [? TMJ. ?] You can see them all at the time period. I can actually animate the fill animation in the top left hand side, and you can see the mold flow through your part design as it gets injected.

In this case, it's showing that I have a number of different issues. One way I might address that is by adding more injection locations to address the fact that I'm getting warpage in some areas and that certain sections of my fidget spinner are unlikely to fill. Do you want to go to the next slide, please?

Report generation is, obviously, highly important. There's no point in having results if you're unable to act on them or even share them to others. So we've recently added this functionality. You can see it animated here, because what we're doing is we've put it out as a web page. You can select what results go into your final thing there, and you can preview them as you're creating your report before your report is actually generated.

It has a very modern look. The menu bar on the left hand side of the screen is clickable, and you can rapidly go to the section of interest. And it includes things, such as an animation, which is on screen at the moment. And it also includes all your guided results, including the outcomes that have been shown there. Next slide, please. Rahul, this is for you.

RAHUL PATIL: I'll take it over from here. So electronics cooling was the newest addition to the commercialized simulation studies earlier this year. It's our first study type, where you actually do not need any simplification, because it is geometry tolerant. Whatever designs you have created on your printed circuit board, you can easily bring them across, and without any de-featuring, you can set up and run your simulation. That's where the setup automation and the electronics design integration is a key aspect.

If you have created your designs of your PCB in Fusion 360 and you have created 3D version of it and created 3D components from it, you can directly bring them across, and all the information associated with those components will come across, including their materials and certain properties. That makes it easier to set up the problem, as well as then run it. Along with making it commercially available, in the past few years, as it had been in preview, we have added some improvements in the setup side, where we have grouped the different input types into different categories in the browser. We have added idealization for cooling fans and heat sinks, and we have added temperature thresholds as a upfront requirement that the user can set up for the different components that they need to understand and analyze.

We do have the option for speed versus accuracy. So if you want more accurate results, you can get those. Or if you want the results faster, you can have that option as well. One of the key things for electronic cooling simulation was modernizing the visual result visualization experience.

So we took that lesson from the injection molding simulation and created a similar visualization of results for electronic cooling. Just like I mentioned, you have the ability to set up the temperature thresholds for different components. We, basically, give users a guided result for those temperature thresholds.

For this result, the user can understand whether a component would exceed its temperature threshold, or would it be close enough, or would it be well below? Depending on that, similar to injection molding study, we also guide the user with what's causing that problem and what are the possible next steps the user can take to mitigate it. We have also added a vector based visualization for flow lines, and electronics cooling is the first simulation study where you have the ability to combine two results.

The user can combine, say, for example, a temperature result with the air velocity result as shown in the image below. Along with that, we have all the inspection tools available that are necessary for the user to query some key areas of their simulation results. We have cutting planes, surface probes, and point probes to visualize certain sections of the part and to query certain locations of the part for their exact values and be able to assess how good or bad those values are.

One of the biggest features that you will hear about is configurations for Fusion 360 this year. One of the biggest features being it had to be enabled for every workspace, as well as every component that the user designs. With configurations, the user can create different design variations, as well as different design components based on their requirement.

One of the key things for us in simulation was to be able to support these different configurations and be able to enable the user to run simulations on those different configurations without losing any data or without having to run the simulations and have the data overridden by another simulation. One of the key things that we did in the simulation workspace was the ability to switch configurations and have a working model association, so that any studies that you create for one particular configuration are associated with that configuration itself. And they cannot be overridden by any other studies created for another configuration.

One of the biggest advantages of running simulations on these different configurations was to be able to compare the results across those different configurations. So the compare workspace allows the user to do that. Similar workflows have been implemented for the generative design space as well. I won't go in much details about this particular feature, because we have a separate session that covers these things. So I would highly recommend to check it out. I'll pass it on to John.

JOHN ELSTON: Thanks, Rahul. Configurations leads to an interesting thing. We are enabling comparison across different configurations and different studies. So before, I was talking about a fidget spinner, and I was illustrating that with a single injection location, it was unlikely to fill correctly.

So here, I've shown four different studies, where I've modified them and added three injection locations in the top right, six injection locations in the bottom right, and nine injection locations. And I've got an animation being shown here on screen, all four of them at the same time, where you can see the impact of the different injection locations and how much time it takes. For example, the one on the bottom left takes about 0.6 seconds as compared to the nearly 1.5 seconds for the first single injection location. So it addresses the element of will my part fill.

There are other considerations, obviously, in terms of injection molding. However, this illustrates our comparability, and we can do comparisons across not only a single study with the different result types. But we can do them across different studies. So you can evaluate the impact of changing your parameters, changing your inject locations, or even process settings and what impact that has in your final design. Next slide, please.

So looking forward, I'm going to go next one. The statements I'm about to make and Rahul will make are not something that any plans or decisions should be made. They're speculative only in nature, and we make no commitment that these will actually occur. Next slide, please.

We are, behind the scenes, working on improved pair functionality. We want to be able to better synchronize the different results that we've got, synchronize the animations, the revisions, and other display properties and tools. So they are in the works now.

We're also expanding the results we can display, exposing the power of our solvers underneath. We have extremely powerful solvers. Not all the results are yet visible. So we're bringing forth the 2D plots, the charts, the histograms, the vector plots, and point probes into a lot of our other simulations.

Additionally, we are conscious of the performance of our visualization and enabling you to see the results rapidly. So we're streaming results for the structural and event simulation studies, and we're also providing better mechanisms of communicating your results and sharing with other people by putting those changes into Fusion teams. Next slide, please.

RAHUL PATIL: All right, so summing it up on the simulation workflows and usability side of things, the simulation workspace is going to see continued improvements with regards to workflows and performance in the coming years. Our focus has been on a lot of aspects of simulation workspace with new capabilities, improved workflows, improved usability. We are working on some key features that will come in the simulation workspace in the future.

One of those will be copy study across configuration or simulation models, enabling the user to not have to repetitively create the same study or same setups across different configurations. There will be focus on new capabilities, particularly with different input options in the setup, as well as different post-processing options in the results. One of the other things that we are exploring is configuring simulation studies, where similar to the configurations in the design workspace, where you can have different design parameters varied, we are looking at the possibility of having a configurations option in simulation workspace, where you can vary certain loads, certain inputs, as well as certain boundary conditions.

Cloud Solve performance improvements is going to be our continued focus to make the simulations run faster and give quicker time to solution for users. There will be other performance improvements with pre-checks and other capabilities to improve your overall performance and usability of the simulation workspace. In terms of usability, we have received feedback of some issues with 3Dconnection Space Mouse. So we are working on improved support for that.

Another key aspect of our focus is going to be to reduce the job failures. When you are running simulations, we want those simulations to complete without any issues. So we are working on different aspects, where we can guide you better to set up the simulation more accurately and to reduce the number of failures that could happen on the solver side. That also involves using smarter defaults and guiding the user through the setup process. Even if the simulation fails, we are also actively looking at improving the error handling and error messages, so that we can guide users to take the right steps to remove those failures or remove those problems.

Finally, coming to some helpful resources, so simulation workspace inside Fusion 360 is a very well documented product under Fusion 360. We have information on different aspects of simulation with product overview and documentation, including all the simulation study types and all the capabilities included in there. We have also added new tutorials to the simulation tutorials page, as well as some additional content in the self-paced learning.

So if you are new to the Fusion simulation, Fusion 360 simulation workspace, I would highly recommend checking those out. We also have accuracy validation examples that you can check to see how accurate our solvers are compared to real world scenarios. You can always use our forum links to post your questions, post your feedback, share your problems that you might be having.

If you are well-versed with static stress simulation, we have the option for you to get a professional certification that has been enabled for static stress analysis earlier last year. We also have a prep class for it, so you can access the prep class, as well as then go for the certification. The links are included on these slides.

Finally, we are always open to any questions, comments, feedback from you. If you have any of those, we are always open to hear more. We want to hear your feedback. We want to hear your questions, and we would like to address them as soon as possible.

If you have any of those, feel free to reach us at fusion360sim@autodesk.com. With that, we'll finish our presentation and wrap it up. Thank you so much.

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Geo Targetly
Geo Targetly nous permet de rediriger les visiteurs de notre site vers la page appropriée et/ou de leur proposer un contenu adapté à leur emplacement géographique. Geo Targetly se sert de l’adresse IP des visiteurs du site pour déterminer approximativement la localisation de leur appareil. Cela permet de s'assurer que les visiteurs ont accès à un contenu dans ce que nous évaluons être la bonne langue.Politique de confidentialité de Geo Targetly
SpeedCurve
Nous utilisons SpeedCurve pour contrôler et mesurer les performances de notre site Web à l’aide de mesures du temps de chargement de nos pages Web et de la réactivité des éléments successifs tels que les images, les scripts et le texte.Politique de confidentialité de SpeedCurve
Qualified
Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

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Cookies visant à améliorer votre expérience grâce à l'affichage de contenu pertinent

Google Optimize
Nous faisons appel à Google Optimize afin de tester les nouvelles fonctionnalités de nos sites et de personnaliser votre expérience. Pour ce faire, nous collectons des données comportementales lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, d'ID Autodesk, etc. La version de nos sites peut varier en fonction des tests de fonctionnalités. Le contenu, quant à lui, peut être personnalisé en fonction de vos attributs de visiteur. Politique de confidentialité de Google Optimize
ClickTale
Nous faisons appel à ClickTale pour mieux identifier les difficultés que vous pouvez rencontrer sur nos sites. L'enregistrement des sessions nous permet de savoir comment vous interagissez envers nos sites, notamment envers les éléments de nos pages. Vos informations personnellement identifiables sont masquées et ne sont pas collectées. Politique de confidentialité de ClickTale
OneSignal
Nous faisons appel à OneSignal pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par OneSignal. Les publicités sont basées à la fois sur les données de OneSignal et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que OneSignal a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à OneSignal nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de OneSignal
Optimizely
Nous faisons appel à Optimizely afin de tester les nouvelles fonctionnalités de nos sites et de personnaliser votre expérience. Pour ce faire, nous collectons des données comportementales lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, d'ID Autodesk, etc. La version de nos sites peut varier en fonction des tests de fonctionnalités. Le contenu, quant à lui, peut être personnalisé en fonction de vos attributs de visiteur. Politique de confidentialité de Optimizely
Amplitude
Nous faisons appel à Amplitude afin de tester les nouvelles fonctionnalités de nos sites et de personnaliser votre expérience. Pour ce faire, nous collectons des données comportementales lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, d'ID Autodesk, etc. La version de nos sites peut varier en fonction des tests de fonctionnalités. Le contenu, quant à lui, peut être personnalisé en fonction de vos attributs de visiteur. Politique de confidentialité de Amplitude
Snowplow
Nous faisons appel à Snowplow pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil et d'ID Autodesk. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de Snowplow
UserVoice
Nous faisons appel à UserVoice pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil et d'ID Autodesk. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de UserVoice
Clearbit
Clearbit autorise les données d’enrichissement en temps réel afin de fournir une expérience personnalisée et pertinente à ses clients. Les données que nous collectons peuvent inclure les pages que vous avez consultées, les versions d’évaluation que vous avez lancées, les vidéos que vous avez visionnées, les achats que vous avez réalisés, ainsi que votre adresse IP ou l’ID de votre appareil.Politique de confidentialité de Clearbit
YouTube
YouTube est une plate-forme de partage de vidéos qui permet aux utilisateurs de visionner et de partager des vidéos qui sont intégrées à nos sites Web. YouTube fournit des indicateurs sur les performances des vidéos. Politique de confidentialité de YouTube

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Personnalisation des publicités à des fins de ciblage

Adobe Analytics
Nous faisons appel à Adobe Analytics pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil et d'ID Autodesk. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de Adobe Analytics
Google Analytics (Web Analytics)
Nous faisons appel à Google Analytics (Web Analytics) pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de Google Analytics (Web Analytics)
AdWords
Nous faisons appel à AdWords pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par AdWords. Les publicités sont basées à la fois sur les données de AdWords et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que AdWords a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à AdWords nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de AdWords
Marketo
Nous faisons appel à Marketo pour vous envoyer des e-mails dont le contenu est ciblé. Pour ce faire, nous collectons des données concernant votre comportement en ligne et votre interaction envers les e-mails que nous envoyons. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, de taux d'ouverture des e-mails, de clics sur des liens, etc. Nous sommes susceptibles d'utiliser ces données en combinaison envers celles obtenues auprès d'autres sources pour vous offrir des expériences améliorées en matière de ventes ou de service clientèle, ainsi que du contenu pertinent basé sur un traitement analytique avancé. Politique de confidentialité de Marketo
Doubleclick
Nous faisons appel à Doubleclick pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Doubleclick. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Doubleclick et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Doubleclick a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Doubleclick nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Doubleclick
HubSpot
Nous faisons appel à HubSpot pour vous envoyer des e-mails dont le contenu est ciblé. Pour ce faire, nous collectons des données concernant votre comportement en ligne et votre interaction envers les e-mails que nous envoyons. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, de taux d'ouverture des e-mails, de clics sur des liens, etc. Politique de confidentialité de HubSpot
Twitter
Nous faisons appel à Twitter pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Twitter. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Twitter et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Twitter a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Twitter nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Twitter
Facebook
Nous faisons appel à Facebook pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Facebook. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Facebook et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Facebook a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Facebook nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Facebook
LinkedIn
Nous faisons appel à LinkedIn pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par LinkedIn. Les publicités sont basées à la fois sur les données de LinkedIn et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que LinkedIn a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à LinkedIn nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de LinkedIn
Yahoo! Japan
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Naver
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Quantcast
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Call Tracking
Nous faisons appel à Call Tracking pour fournir des numéros de téléphone personnalisés dans le cadre de nos campagnes. Vous pouvez ainsi contacter nos agents plus rapidement et nous pouvons évaluer nos performances plus précisément. Nous sommes susceptibles de collecter des données sur votre utilisation de nos sites en fonction du numéro de téléphone fourni. Politique de confidentialité de Call Tracking
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ADC Media
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AgrantSEM
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G2Crowd
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Adobe Target
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Google Analytics (Advertising)
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