ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກຳລັງກາຍເປັນໜຶ່ງໃນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດທີ່ມີໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ CAD ຢ່າງໄວວາ, ຊ່ວຍອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ຊ້ຳໆ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການອອກແບບ, ແລະເລັ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກວິສະວະກຳ. ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ CAD, ມັນແມ່ນບາດກ້າວໃຫຍ່ຕໍ່ໄປໃນການອອກແບບ ແລະ ວິສະວະກຳ. ມັນກ້າວໄປໄກກວ່າສະຄຣິບ ແລະ ມາໂຄຣງ່າຍໆ, ນຳເອົາການອັດຕະໂນມັດທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນເຂົ້າມາມີບົດບາດ. ເມື່ອທ່ານນຳເອົາ ML ເຂົ້າມາໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ, ມັນສາມາດປ່ຽນແປງວິທີທີ່ທ່ານຈັດການທຸກຢ່າງ, ຕັ້ງແຕ່ວຽກງານປະຈຳວັນຈົນເຖິງການຈຳລອງທີ່ສັບສົນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີອິດສະຫຼະທີ່ຈະສຸມໃສ່ແນວຄວາມຄິດໃໝ່ໆຢ່າງແທ້ຈິງ.
ຖ້າທ່ານພ້ອມແລ້ວທີ່ຈະເບິ່ງຂ້າມຄວາມວຸ້ນວາຍ ແລະ ເບິ່ງວ່າ ML ເຮັດວຽກແນວໃດແທ້, ຄູ່ມືນີ້ຈະສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນວ່າມັນກຳລັງປ່ຽນແປງໂລກ CAD ແນວໃດ ແລະ ສິ່ງທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການນຳໃຊ້ມັນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ການເຮັດວຽກ CAD ທີ່ຊ້ຳໆໂດຍອັດຕະໂນມັດ
ນັກອອກແບບທຸກຄົນຮູ້ເຖິງຄວາມເຈັບປວດຂອງວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊາກ ແລະ ມີມູນຄ່າຕໍ່າ. ລອງຄິດເຖິງການເຮັດຄວາມສະອາດຮູບຮ່າງທີ່ນໍາເຂົ້າ, ການເພີ່ມເສັ້ນໄຍມາດຕະຖານ ແລະ ການຕັດມຸມ, ຫຼື ການສ້າງມຸມມອງການແຕ້ມຮູບ 2D. ໃນຂະນະທີ່ສະຄຣິບສາມາດອັດຕະໂນມັດຂັ້ນຕອນຄົງທີ່, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆກ້າວໄປຂ້າງໜ້າ. ຮູບແບບ ML ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກສິ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ເຮັດໃນອະດີດເພື່ອຄາດເດົາວ່າທ່ານຈະເຮັດຫຍັງຕໍ່ໄປ.
ຕົວຢ່າງ, ອັລກໍຣິທຶມສາມາດເບິ່ງການອອກແບບເກົ່າຫຼາຍພັນແບບຂອງເຈົ້າເພື່ອຄິດໄລ່ວ່າເຈົ້າມັກຈະຈັດການກັບບັນຫາເລຂາຄະນິດບາງຢ່າງ ຫຼື ວາງຊິ້ນສ່ວນມາດຕະຖານແນວໃດ. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ມັນສາມາດເລີ່ມຕົ້ນແນະນຳ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ອັດຕະໂນມັດການກະທຳເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍ. ມັນຄືກັບການມີຜູ້ຊ່ວຍທີ່ສະຫຼາດທີ່ເຂົ້າໃຈແບບການອອກແບບສ່ວນຕົວຂອງເຈົ້າ. ບໍລິສັດຊອບແວລາຍໃຫຍ່ໆກຳລັງຊອກຫາວິທີທີ່ຈະລວມ Forge ແລະ Machine Learning ເຂົ້າກັນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້, ປ່ຽນວຽກທີ່ໜ້າເບື່ອຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃຫ້ກາຍເປັນພຽງແຕ່ນາທີເທົ່ານັ້ນ.
ການສ້າງຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານ ML ຂອງທ່ານ
ການຫຼິ້ນກັບຄຸນສົມບັດ ML ໃນຊອບແວ CAD ຂອງທ່ານແມ່ນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີ. ແຕ່ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກມັນ, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າທ່ານຕ້ອງກາຍເປັນນັກຂຽນໂປຣແກຣມເຕັມເວລາ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ອັລກໍຣິທຶມຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບການໃຊ້ພວກມັນຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນວິສະວະກຳ.
ການສ້າງຄວາມຊ່ຽວຊານນີ້ໝາຍເຖິງການກ້າວໄປໄກກວ່າການສອນແບບງ່າຍໆ ແລະ ເຂົ້າສູ່ການຮຽນຮູ້ທີ່ມີໂຄງສ້າງຫຼາຍຂຶ້ນ. ເມື່ອທ່ານເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍປະສາດ, ການຖົດຖອຍ, ແລະ ການຈັດປະເພດ, ທ່ານສາມາດເລືອກວິທີການ ML ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການອອກແບບສະເພາະ. ຍ້ອນວ່າການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ຖືກຝັງຢູ່ໃນຊອບແວວິສະວະກຳຫຼາຍຂຶ້ນ, ການເຂົ້າໃຈຫຼັກການທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງລະບົບເຫຼົ່ານີ້ກຳລັງກາຍເປັນທັກສະທີ່ມີຄຸນຄ່າສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ CAD. ຖ້າທ່ານເອົາຈິງເອົາຈັງກັບການເປັນຜູ້ນຳໃນຂົງເຂດໃໝ່ນີ້, ການໄດ້ຮັບຄຸນວຸດທິຢ່າງເປັນທາງການເຊັ່ນ: ປະລິນຍາໂທດ້ານປັນຍາປະດິດ ສາມາດໃຫ້ຄວາມຮູ້ຫຼັກທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ສິ່ງນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງ ແລະ ນຳໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂ ML ທີ່ກຳນົດເອງສຳລັບຂະບວນການອອກແບບ ແລະ ການຜະລິດທີ່ສັບສົນ. ຄວາມຊ່ຽວຊານປະເພດນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ແຍກຄົນທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື ML ອອກຈາກຜູ້ທີ່ສ້າງວິທີແກ້ໄຂທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ ML.
ການຕັດສິນໃຈອອກແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ
ໜຶ່ງໃນສິ່ງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນທີ່ສຸດທີ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກນຳມາສູ່ CAD ແມ່ນການອອກແບບແບບສ້າງສັນ. ສິ່ງນີ້ປ່ຽນແປງຂະບວນການອອກແບບປົກກະຕິຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ແທນທີ່ຈະອອກແບບບາງສິ່ງບາງຢ່າງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນທົດສອບມັນ, ທ່ານເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກຳນົດບັນຫາ. ທ່ານໃສ່ພາລາມິເຕີຕ່າງໆເຊັ່ນ: ວັດສະດຸ, ວິທີການຜະລິດ, ສິ່ງທີ່ມັນຕ້ອງການຈັດການ, ແລະຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ອັລກໍຣິທຶມ ML ຈະສຳຫຼວດທຸກໆວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້, ສ້າງຕົວເລືອກການອອກແບບທີ່ດີທີ່ສຸດຫຼາຍຮ້ອຍ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ຫຼາຍພັນຕົວເລືອກທີ່ເໝາະສົມກັບເງື່ອນໄຂຂອງທ່ານ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂທີ່ສ້າງສັນ ແລະ ມັກຈະບໍ່ຄາດຄິດທີ່ນັກອອກແບບມະນຸດອາດຈະບໍ່ເຄີຍຄິດເຖິງມາກ່ອນ. ມັນເປັນຕົວຢ່າງທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງ ການອອກແບບອັດຕະໂນມັດສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ CAD . ບົດບາດຂອງຜູ້ອອກແບບປ່ຽນຈາກການແຕ້ມຮູບສິ່ງຕ່າງໆໄປສູ່ການເລືອກຕົວເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ. ທ່ານນຳພາຂະບວນການ ແລະ ຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍກ່ຽວກັບການສ້າງສັນ ແລະ ຍຸດທະສາດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ສະເໜີທີ່ໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນຈາກຂໍ້ມູນ.
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈຳລອງ ແລະ ການວິເຄາະ
ການວິເຄາະອົງປະກອບຈຳກັດ (FEA) ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວຂອງແຫຼວຄິດໄລ່ (CFD) ແມ່ນມີພະລັງຫຼາຍ, ແຕ່ພວກມັນຍັງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີໃນການໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ ແລະ ໃຊ້ເວລາດົນ. ການແລ່ນການຈຳລອງລະອຽດພຽງຄັ້ງດຽວອາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ຫຼາຍມື້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂະບວນການອອກແບບຊ້າລົງ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສະເໜີວິທີທີ່ຈະເລັ່ງສິ່ງນີ້ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໂດຍການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ ML ກ່ຽວກັບຜົນໄດ້ຮັບຈາກການຈຳລອງທີ່ຜ່ານມາ, ທ່ານສາມາດສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ຄາດຄະເນຜົນການວິເຄາະເກືອບທັນທີສຳລັບການປ່ຽນແປງການອອກແບບໃໝ່. “ແບບຈຳລອງຕົວແທນ” ນີ້ບໍ່ໄດ້ທົດແທນການຈຳລອງລາຍລະອຽດທັງໝົດ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນເຮັດໜ້າທີ່ເປັນການກວດສອບຄັ້ງທຳອິດຢ່າງວ່ອງໄວ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສຳຫຼວດການປ່ຽນແປງການອອກແບບຫຼາຍຢ່າງໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ບັນທຶກການວິເຄາະລາຍລະອຽດຢ່າງຄົບຖ້ວນສຳລັບແນວຄວາມຄິດທີ່ມີຄວາມຫວັງທີ່ສຸດເທົ່ານັ້ນ.
ເຄື່ອງມື ML ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບນັກອອກແບບ
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງທິດສະດີອີກຕໍ່ໄປ; ມັນໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນແລ້ວໃນເຄື່ອງມືຫຼາຍຢ່າງທີ່ທ່ານອາດຈະໃຊ້. ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຂອງມັນແມ່ນການລອງໃຊ້ດ້ວຍຕົວທ່ານເອງ.
- Autodesk Fusion 360: ພື້ນທີ່ເຮັດວຽກການອອກແບບແບບສ້າງສັນຂອງມັນແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ດີຂອງ ML ໃນການປະຕິບັດ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດກຳນົດບັນຫາ ແລະ ໄດ້ຮັບຜົນການອອກແບບທີ່ດີທີ່ສຸດ.
- SOLIDWORKS: ຄຸນສົມບັດຕ່າງໆເຊັ່ນ "Selection Helper" ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດເດົາວ່າລາຍການອື່ນໆທີ່ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຕົວເລືອກທຳອິດຂອງທ່ານ.
- ໂທໂພໂລຊີ: ແພລດຟອມນີ້ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນມາຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍອີງໃສ່ການສ້າງແບບຈຳລອງການຄິດໄລ່ຂັ້ນສູງ, ໂດຍໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມເພື່ອສ້າງຊິ້ນສ່ວນທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ສັບສົນ ເຊິ່ງເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະອອກແບບດ້ວຍມື.
- PTC Creo: ສ່ວນຂະຫຍາຍ Creo Generative Topology Optimisation ມີຄວາມສາມາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນສ້າງການອອກແບບຜະລິດຕະພັນທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍອີງໃສ່ເປົ້າໝາຍ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານໜ້າທີ່.
ການຊອກຫາຄຸນສົມບັດທີ່ໃຊ້ ML ໃນຊອບແວທີ່ທ່ານມັກແມ່ນວິທີທີ່ໄວທີ່ສຸດໃນການເລີ່ມຕົ້ນໃຊ້ເຕັກນິກຂັ້ນສູງເຫຼົ່ານີ້ໃນວຽກງານປະຈຳວັນຂອງທ່ານ.
ການເກັ່ງໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກຳລັງກາຍເປັນທັກສະທີ່ສຳຄັນສຳລັບນັກອອກແບບ ແລະ ວິສະວະກອນ. ໂດຍການອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ໜ້າເບື່ອ, ການໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດການເລືອກທີ່ສ້າງສັນ, ແລະ ເລັ່ງການວິເຄາະ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເອົາຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງທ່ານໄປໄວ້ໃນບ່ອນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ: ການສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ດີກວ່າ.
