Radioss s’inscrit dans un écosystème ouvert en évolution constante, grâce à OpenRadioss™, sa version open-source conçue pour favoriser l’innovation dans la simulation de crashs et d’impacts.
Le développement collaboratif garantit des mises à jour fréquentes, des fonctionnalités alignées sur les besoins industriels et un accès avancé pour les universités, centres de recherche et entreprises.

Radioss intègre des modèles avancés de matériaux et des mécanismes de dégradation pour répondre aux exigences strictes en matière de sécurité, durabilité et résistance.
Cette flexibilité technologique permet de développer des projets plus robustes, tout en améliorant la fiabilité des résultats de simulation.

Pour faciliter la transition depuis d’autres environnements CAE, Radioss permet l’importation et l’exécution directe de fichiers LS-DYNA via son interface graphique dédiée.
Des outils puissants sont également disponibles pour la conversion et la prise en charge des fichiers issus d’Abaqus, minimisant ainsi les interruptions dans les workflows existants.

Radioss s’intègre avec des outils validés pour l’analyse biomécanique avancée, en exploitant des mannequins virtuels ATD et des modèles numériques du corps humain (Human Body Models).
Ces outils sont essentiels pour des analyses réalistes dans les domaines de l’automobile, du médical et de la défense, où la sécurité de l’utilisateur final est une priorité.

La scalabilité de Radioss s’adapte aux infrastructures locales, cloud ou hybrides, permettant une gestion optimale de modèles très complexes, hautement non linéaires ou multifisques.
Grâce à son intégration avec les environnements HPC et les gestionnaires de tâches comme Altair PBS Professional, Radioss garantit des performances de calcul élevées même dans des scénarios industriels à grande échelle.

Les données générées par Radioss sont entièrement exploitables dans des workflows d’intelligence artificielle, pour l’entraînement de modèles prédictifs avancés.
Cette synergie entre simulation physique et intelligence artificielle permet un nouveau paradigme en ingénierie : prédiction, optimisation et innovation continue, à partir de données réelles.