Մեքենայական ուսուցումը արագորեն դառնում է CAD մասնագետների համար հասանելի ամենահզոր գործիքներից մեկը, որը օգնում է ավտոմատացնել կրկնվող առաջադրանքները, օպտիմալացնել նախագծերը և արագացնել ճարտարագիտական աշխատանքային հոսքերը: CAD մասնագետների համար սա նախագծման և ճարտարագիտության հաջորդ մեծ քայլն է: Այն շատ ավելի լայն է, քան պարզ սկրիպտներն ու մակրոները՝ խաղի մեջ մտցնելով ինտելեկտուալ ավտոմատացումը և տվյալների վրա հիմնված ստեղծագործականությունը: Երբ դուք ձեր աշխատանքային հոսքում ներմուծում եք մեքենայական ուսուցում, այն կարող է փոխել ամեն ինչի կառավարման եղանակը՝ առօրյա առաջադրանքներից մինչև բարդ սիմուլյացիաներ: Սա ձեզ ազատում է նոր գաղափարների վրա իսկապես կենտրոնանալու համար:
Եթե պատրաստ եք անտեսել աղմուկը և տեսնել, թե ինչպես է իրականում աշխատում մեքենայական ծրագրավորումը, այս ուղեցույցը կցույց տա, թե ինչպես է այն փոխում CAD աշխարհը և ինչ կարող եք անել այն արդյունավետորեն կիրառելու համար։
Կրկնվող CAD առաջադրանքների ավտոմատացում
Յուրաքանչյուր դիզայներ գիտի կրկնվող, ցածր արժեք ունեցող առաջադրանքների ցավը: Մտածեք ներմուծված երկրաչափությունը մաքրելու, ստանդարտ ֆիլեներ և թեքվածքներ ավելացնելու կամ 2D նկարչական տեսքեր ստեղծելու մասին: Մինչդեռ սկրիպտները կարող են ավտոմատացնել ֆիքսված քայլերը, մեքենայական ուսուցումը առաջ է տանում գործընթացը: ML մոդելը կարող է սովորել անցյալում ձեր արածներից՝ կռահելու համար, թե ինչ եք անելու հաջորդը:
Օրինակ, ալգորիթմը կարող է դիտարկել ձեր հազարավոր հին նախագծեր՝ պարզելու համար, թե ինչպես եք սովորաբար լուծում որոշակի երկրաչափական խնդիրներ կամ տեղադրում ստանդարտ մասեր: Ժամանակի ընթացքում այն կարող է սկսել առաջարկել կամ նույնիսկ ավտոմատացնել այս գործողությունները մեծ ճշգրտությամբ: Դա նման է խելացի օգնական ունենալուն, որը հասկանում է ձեր անձնական դիզայնի ոճը: Ծրագրային ապահովման խոշոր ընկերություններն արդեն իսկ փնտրում են Forge-ը և մեքենայական ուսուցումը համատեղելու եղանակներ՝ հենց այս խնդիրները լուծելու համար, ձանձրալի աշխատանքը ժամերով վերածելով ընդամենը րոպեների:
Ձեր մեքենայական ուսուցման փորձագիտության զարգացումը
CAD ծրագրաշարի մեքենայական ուսուցման գործառույթներով զբաղվելը լավ սկիզբ է։ Սակայն դրանից առավելագույնս օգտվելու համար անհրաժեշտ է հասկանալ դրա հիմքում ընկած հիմնական գաղափարները։ Սա չի նշանակում, որ դուք պետք է դառնաք լրիվ դրույքով ծրագրավորող։ Այնուամենայնիվ, ալգորիթմների տվյալներից սովորելու ձևը հասկանալը կարևոր է ճարտարագիտության մեջ դրանք արդյունավետորեն օգտագործելու համար։
Այս փորձագիտության զարգացումը նշանակում է անցնել պարզ ձեռնարկներից այն կողմ և անցնել ավելի կառուցվածքային ուսուցման: Երբ դուք հասկանում եք այնպիսի հասկացություններ, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը, ռեգրեսիան և դասակարգումը, կարող եք ընտրել ճիշտ մեքենայական ուսուցման մոտեցումը որոշակի դիզայնի խնդրի համար: Քանի որ մեքենայական ուսուցումը ավելի ու ավելի է ներդրվում ճարտարագիտական ծրագրային ապահովման մեջ, այս համակարգերի հիմքում ընկած սկզբունքների ըմբռնումը դառնում է արժեքավոր հմտություն CAD մասնագետների համար: Եթե դուք լրջորեն մտածում եք այս նոր ոլորտում առաջատար լինելու մասին, արհեստական բանականության մագիստրոսի աստիճանի նման պաշտոնական որակավորում ստանալը կարող է ձեզ տալ անհրաժեշտ հիմնական գիտելիքները: Սա կօգնի ձեզ կառուցել և օգտագործել հատուկ մեքենայական ուսուցման լուծումներ բարդ նախագծման և արտադրության գործընթացների համար: Այս տեսակի փորձագիտությունն է, որը տարբերակում է այն մարդկանց, ովքեր պարզապես օգտագործում են մեքենայական ուսուցման գործիքներ, նրանցից, ովքեր ստեղծում են մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված լուծումներ:
Տվյալների վրա հիմնված նախագծային որոշումներ
CAD-ում մեքենայական ուսուցման ամենահետաքրքիր բաներից մեկը գեներատիվ դիզայնն է: Սա ամբողջությամբ շրջում է սովորական դիզայնի գործընթացը: Ինչ-որ բան նախագծելու և այնուհետև այն փորձարկելու փոխարեն, դուք սկսում եք խնդիրը սահմանելով: Դուք մուտքագրում եք պարամետրեր, ինչպիսիք են նյութերը, թե ինչպես է այն պատրաստվելու, ինչ բեռներ պետք է մշակի և ծախսերի սահմանները:
Այնուհետև մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը ուսումնասիրում է բոլոր հնարավոր լուծումները՝ ստեղծելով հարյուրավոր կամ նույնիսկ հազարավոր օպտիմալացված դիզայնի տարբերակներ, որոնք համապատասխանում են ձեր չափանիշներին: Սա թույլ է տալիս գտնել ստեղծագործական և հաճախ անսպասելի լուծումներ, որոնց մասին մարդկային դիզայները երբեք չէր մտածի: Սա դիզայնի ավտոմատացման հզոր օրինակ է CAD մասնագետների համար : Դիզայների դերը տեղափոխվում է իրերի նկարելուց մինչև լավագույն օպտիմալացված տարբերակների ընտրությունը: Դուք առաջնորդում եք գործընթացը և կայացնում վերջնական ստեղծագործական և ռազմավարական որոշումներ՝ հիմնվելով տվյալների վրա հիմնված առաջարկների վրա:
Սիմուլյացիայի և վերլուծության օպտիմալացում
Վերջավոր տարրերի վերլուծությունը (FEA) և հաշվողական հեղուկային դինամիկան (CFD) գերհզոր են, բայց դրանք նաև հայտնի են մեծ քանակությամբ ռեսուրսներ օգտագործելով և երկար ժամանակ պահանջելով: Միայն մեկ մանրամասն սիմուլյացիան կարող է տևել ժամեր կամ նույնիսկ օրեր, ինչը դանդաղեցնում է նախագծման գործընթացը:
Մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն է տալիս զգալիորեն արագացնել սա։ Նախկին սիմուլյացիաների արդյունքների վրա հիմնվելով՝ մեքենայական ուսուցման մոդելը մարզելով՝ դուք կարող եք ստեղծել գործիք, որը գրեթե անմիջապես կանխատեսում է վերլուծության արդյունքները նոր դիզայնի տարբերակների համար։ Այս «փոխարինող մոդելը» ամբողջությամբ չի փոխարինում մանրամասն սիմուլյացիաներին։ Փոխարենը, այն գործում է որպես արագ առաջին ստուգում։ Այն թույլ է տալիս արագ ուսումնասիրել դիզայնի շատ ավելի շատ փոփոխություններ՝ պահպանելով ամբողջական, մանրամասն վերլուծությունը միայն ամենախոստումնալից գաղափարների համար։
Գործնական ML գործիքներ դիզայներների համար
Մեքենայական ուսուցումն այլևս պարզապես տեսություն չէ. այն արդեն իսկ ներառված է բազմաթիվ գործիքներում, որոնք դուք, հավանաբար, օգտագործում եք: Դրա ազդեցությունը հասկանալու լավագույն միջոցը այն ինքներդ փորձարկելն է:
- Autodesk Fusion 360: Դրա գեներատիվ դիզայնի աշխատանքային տարածքը ML-ի գործողության հիանալի օրինակ է։ Այն թույլ է տալիս օգտատերերին սահմանել խնդիրներ և ստանալ օպտիմալացված դիզայնի արդյունքներ։
- SOLIDWORKS: «Ընտրության օգնական» նման գործառույթներն օգտագործում են մեքենայական ուսուցում՝ կռահելու համար, թե ձեր առաջին ընտրության հիման վրա որ այլ տարրերը կարող եք ընտրել։
- nՏոպոլոգիա: Այս հարթակը կառուցվել է զրոյից՝ առաջադեմ հաշվողական մոդելավորման հիման վրա, օգտագործելով ալգորիթմներ՝ բարդ, բարձր արդյունավետությամբ մասեր ստեղծելու համար, որոնք անհնար կլիներ ձեռքով նախագծել։
- PTC Creo: Creo Generative Topology Optimisation ընդլայնումն առաջարկում է նմանատիպ հնարավորություններ՝ օգնելով ինժեներներին ստեղծել օպտիմալացված արտադրանքի դիզայն՝ հիմնվելով ֆունկցիոնալ նպատակների և սահմանափակումների վրա։
Ձեր սիրելի ծրագրաշարի մեքենայական ուսուցման (ML) վրա հիմնված գործառույթներին ծանոթանալը այս առաջադեմ մեթոդները ձեր ամենօրյա աշխատանքում օգտագործելու ամենաարագ միջոցն է։
Մեքենայական ուսուցման մեջ հմտանալը դառնում է դիզայներների և ինժեներների համար կարևորագույն հմտություն։ Ձանձրալի առաջադրանքների ավտոմատացման, տվյալների օգտագործման միջոցով ստեղծագործական ընտրություններ կատարելու և վերլուծությունը արագացնելու միջոցով դուք կարող եք ձեր փորձը կիրառել այնտեղ, որտեղ այն ամենակարևորն է՝ ավելի լավ արտադրանք ստեղծելով։
