Mašininis mokymasis sparčiai tampa vienu galingiausių įrankių, prieinamų CAD specialistams, padedančiu automatizuoti pasikartojančias užduotis, optimizuoti projektus ir paspartinti inžinerinius darbo eigą. CAD specialistams tai yra kitas didelis žingsnis projektavimo ir inžinerijos srityje. Jis peržengia paprastus scenarijus ir makrokomandas, įkūnydamas intelektualią automatizaciją ir duomenimis pagrįstą kūrybiškumą. Įtraukus mašininį mokymąsi į savo darbo eigą, jis gali pakeisti tai, kaip tvarkote viską – nuo kasdienių užduočių iki sudėtingų modeliavimų. Tai suteikia jums laisvę sutelkti dėmesį į naujas idėjas.
Jei esate pasirengę nekreipti dėmesio į banalybę ir pamatyti, kaip iš tikrųjų veikia mašininis mokymasis (ML), šis vadovas parodys, kaip jis keičia CAD pasaulį ir ką galite padaryti, kad pradėtumėte jį efektyviai taikyti.
Pasikartojančių CAD užduočių automatizavimas
Kiekvienas dizaineris žino, ką reiškia atlikti pasikartojančias, mažos vertės užduotis. Pagalvokite apie importuotos geometrijos išvalymą, standartinių užlaidų ir nuožulnų pridėjimą arba 2D brėžinių vaizdų kūrimą. Nors scenarijai gali automatizuoti fiksuotus veiksmus, mašininis mokymasis pakelia viską į kitą lygį. ML modelis gali mokytis iš to, ką darėte anksčiau, kad spėtų, ką darysite toliau.
Pavyzdžiui, algoritmas galėtų peržiūrėti tūkstančius jūsų senų dizainų, kad išsiaiškintų, kaip jūs paprastai sprendžiate tam tikras geometrines problemas ar išdėstote standartines dalis. Laikui bėgant, jis gali pradėti siūlyti ar net automatizuoti šiuos veiksmus labai tiksliai. Tai tarsi išmanusis asistentas, suprantantis jūsų asmeninį dizaino stilių. Didžiosios programinės įrangos įmonės jau ieško būdų, kaip sujungti „Forge“ ir mašininį mokymąsi, kad išspręstų būtent šias problemas, paversdamos valandų valandas nuobodaus darbo vos per kelias minutes.
ML patirties ugdymas
Eksperimentavimas su mašininio mokymosi funkcijomis CAD programinėje įrangoje yra gera pradžia. Tačiau norint iš tikrųjų išnaudoti visas galimybes, reikia suprasti pagrindines idėjas. Tai nereiškia, kad turite tapti etatiniu programuotoju. Vis dėlto, norint efektyviai naudoti algoritmus inžinerijoje, labai svarbu suprasti, kaip jie mokosi iš duomenų.
Šių žinių įgijimas reiškia, kad reikia pereiti nuo paprastų pamokų prie labiau struktūrizuoto mokymosi. Kai suprantate tokias sąvokas kaip neuroniniai tinklai, regresija ir klasifikavimas, galite pasirinkti tinkamą mašininio mokymosi metodą konkrečiam projektavimo iššūkiui. Mašininiam mokymuisi vis labiau integruojantis į inžinerinę programinę įrangą, šių sistemų principų supratimas tampa vertingu CAD specialistų įgūdžiu. Jei rimtai ketinate tapti lyderiu šioje naujoje srityje, oficiali kvalifikacija, pavyzdžiui, dirbtinio intelekto magistro laipsnis, gali suteikti jums reikalingų pagrindinių žinių. Tai padės jums kurti ir naudoti individualius mašininio mokymosi sprendimus sudėtingiems projektavimo ir gamybos procesams. Tokia patirtis skiria žmones, kurie naudoja tik mašininio mokymosi įrankius, nuo tų, kurie kuria mašininio mokymosi pagrindu veikiančius sprendimus.
Duomenimis pagrįsti dizaino sprendimai
Vienas įdomiausių dalykų, kuriuos mašininis mokymasis suteikia CAD, yra generatyvinis projektavimas. Tai visiškai pakeičia įprastą projektavimo procesą. Užuot projektuojant ir vėliau išbandžius, pradedama nuo problemos apibrėžimo. Įvedami tokie parametrai kaip medžiagos, kaip tai bus pagaminta, kokias apkrovas reikia atlaikyti, ir kainos ribos.
Tada ML algoritmas išnagrinėja visus įmanomus sprendimus, sukurdamas šimtus ar net tūkstančius optimizuotų dizaino variantų, atitinkančių jūsų kriterijus. Tai leidžia rasti kūrybiškų ir dažnai netikėtų sprendimų, apie kuriuos žmogus-projektuotojas galbūt niekada nebūtų pagalvojęs. Tai puikus projektavimo automatizavimo pavyzdys CAD ekspertams . Dizainerio vaidmuo perkeliamas nuo piešimo prie geriausiai optimizuotų variantų pasirinkimo. Jūs vadovaujate procesui ir priimate galutinius kūrybinius bei strateginius sprendimus, remdamiesi duomenimis pagrįstais pasiūlymais.
Modeliavimo ir analizės optimizavimas
Baigtinių elementų analizė (FEA) ir skaičiuojamoji skysčių dinamika (CFD) yra labai galingos, tačiau jos taip pat žinomos dėl to, kad naudoja daug išteklių ir užima daug laiko. Vienos išsamios simuliacijos atlikimas gali užtrukti valandas ar net dienas, o tai sulėtina projektavimo procesą.
Mašininis mokymasis siūlo būdą tai gerokai pagreitinti. Apmokydami ML modelį pagal ankstesnių modeliavimų rezultatus, galite sukurti įrankį, kuris beveik akimirksniu prognozuoja analizės rezultatus naujiems projektavimo variantams. Šis „pakaitinis modelis“ visiškai nepakeičia išsamių modeliavimų. Vietoj to, jis veikia kaip greitas pirmasis patikrinimas. Jis leidžia greitai ištirti daug daugiau projektavimo pakeitimų, išsaugant išsamią analizę tik perspektyviausioms idėjoms.
Praktiniai mašininio mokymosi įrankiai dizaineriams
Mašininis mokymasis nebėra tik teorija; jis jau integruotas į daugelį įrankių, kuriuos tikriausiai naudojate. Geriausias būdas suprasti jo poveikį – išbandyti jį patiems.
- „Autodesk Fusion 360“: Jo generatyvinio projektavimo darbo sritis yra puikus mašininio mokymosi (ML) pavyzdys. Ji leidžia vartotojams apibrėžti problemas ir gauti optimizuotus projektavimo rezultatus.
- „SOLIDWORKS“: Tokios funkcijos kaip „Pasirinkimo pagalbininkas“ naudoja mašininį mokymąsi, kad atspėtų, kuriuos kitus elementus galbūt norėsite pasirinkti pagal jūsų pirminius pasirinkimus.
- nTopologija: Ši platforma buvo sukurta nuo nulio remiantis pažangiu skaičiavimo modeliavimu, naudojant algoritmus, skirtus sukurti sudėtingas, didelio našumo dalis, kurių būtų neįmanoma suprojektuoti rankomis.
- PTC Creo: „Creo“ generatyvinio topologijos optimizavimo plėtinys siūlo panašias galimybes, padėdamas inžinieriams kurti optimizuotus produktų dizainus, pagrįstus funkciniais tikslais ir apribojimais.
Greičiausias būdas pradėti naudoti šiuos pažangius metodus kasdieniame darbe – peržiūrėti mėgstamos programinės įrangos ML pagrindu veikiančias funkcijas.
Gebėjimas gerai mokytis mašinų tampa pagrindiniu dizainerių ir inžinierių įgūdžiu. Automatizuojant nuobodžias užduotis, naudojant duomenis kūrybiškiems sprendimams priimti ir pagreitinant analizę, tai leidžia panaudoti savo patirtį ten, kur jos labiausiai reikia: kurti geresnius produktus.
