Mašīnmācīšanās strauji kļūst par vienu no jaudīgākajiem rīkiem, kas pieejami CAD speciālistiem, palīdzot automatizēt atkārtotus uzdevumus, optimizēt dizainu un paātrināt inženiertehniskās darbplūsmas. CAD speciālistiem tas ir nākamais lielais solis projektēšanā un inženierijā. Tā sniedzas tālāk par vienkāršiem skriptiem un makro, ieviešot inteliģentu automatizāciju un uz datiem balstītu radošumu. Ieviešot mašīnmācīšanos savā darbplūsmā, tā var mainīt to, kā jūs rīkojaties ar visu, sākot no ikdienas uzdevumiem līdz sarežģītām simulācijām. Tas ļauj jums patiešām koncentrēties uz jaunām idejām.
Ja esat gatavs aizmirst par baumām un saprast, kā mašīnmācīšanās patiesībā darbojas, šī rokasgrāmata parādīs, kā tā maina CAD pasauli un ko varat darīt, lai sāktu to efektīvi pielietot.
Atkārtotu CAD uzdevumu automatizācija
Katrs dizaineris pazīst atkārtotu, mazvērtīgu uzdevumu radītās grūtības. Padomājiet par importētās ģeometrijas attīrīšanu, standarta noapaļojumu un fāžu pievienošanu vai 2D rasējumu skatu izveidi. Lai gan skripti var automatizēt fiksētus soļus, mašīnmācīšanās paplašina iespējas. Mašīnmācīšanās modelis var mācīties no jūsu iepriekšējām darbībām, lai uzminētu, ko darīsiet tālāk.
Piemēram, algoritms varētu aplūkot tūkstošiem jūsu veco dizainu, lai noskaidrotu, kā jūs parasti risinājat noteiktas ģeometriskas problēmas vai novietojat standarta detaļas. Laika gaitā tas var sākt ieteikt vai pat automatizēt šīs darbības ar lielu precizitāti. Tas ir kā vieds asistents, kas saprot jūsu personīgo dizaina stilu. Lieli programmatūras uzņēmumi jau meklē veidus, kā apvienot Forge un mašīnmācīšanos, lai atrisinātu tieši šīs problēmas, pārvēršot stundām ilgu garlaicīgu darbu tikai minūtēs.
Veidojiet savu mašīnmācīšanās pieredzi
Labs sākums ir eksperimentēt ar mašīnmācīšanās (ML) funkcijām CAD programmatūrā. Taču, lai no tā gūtu maksimālu labumu, ir jāsaprot pamatidejas. Tas nenozīmē, ka jākļūst par pilnas slodzes programmētāju. Tomēr izpratne par to, kā algoritmi mācās no datiem, ir ļoti svarīga, lai tos efektīvi izmantotu inženierzinātnēs.
Šīs kompetences veidošana nozīmē iet tālāk par vienkāršām pamācībām un iedziļināties strukturētākā mācīšanās procesā. Kad jūs saprotat tādus jēdzienus kā neironu tīkli, regresija un klasifikācija, jūs varat izvēlēties pareizo mašīnmācīšanās pieeju konkrētam projektēšanas uzdevumam. Tā kā mašīnmācīšanās arvien vairāk tiek integrēta inženiertehniskajā programmatūrā, šo sistēmu principu izpratne kļūst par vērtīgu prasmi CAD speciālistiem. Ja jūs nopietni domājat par līderi šajā jaunajā jomā, oficiālas kvalifikācijas, piemēram, mākslīgā intelekta maģistra grāda, iegūšana var sniegt jums nepieciešamās pamatzināšanas. Tas palīdzēs jums izveidot un izmantot pielāgotus mašīnmācīšanās risinājumus sarežģītiem projektēšanas un ražošanas procesiem. Šāda veida kompetence ir tas, kas atšķir cilvēkus, kuri izmanto tikai mašīnmācīšanās rīkus, no tiem, kuri rada mašīnmācīšanās vadītus risinājumus.
Uz datiem balstīti dizaina lēmumi
Viena no aizraujošākajām lietām, ko mašīnmācīšanās sniedz CAD, ir ģeneratīvā projektēšana. Tā pilnībā maina ierasto projektēšanas procesu. Tā vietā, lai kaut ko izstrādātu un pēc tam testētu, jūs sākat ar problēmas definēšanu. Jūs ievadāt parametrus, piemēram, materiālus, kā tas tiks izgatavots, kādas slodzes tam jāiztur, un izmaksu ierobežojumus.
Pēc tam mašīnmācīšanās algoritms izpēta visus iespējamos risinājumus, radot simtiem vai pat tūkstošiem optimizētu dizaina iespēju, kas atbilst jūsu kritērijiem. Tas ļauj atrast radošus un bieži vien negaidītus risinājumus, par kuriem cilvēks-dizaineris, iespējams, nekad nebūtu iedomājies. Tas ir spēcīgs dizaina automatizācijas piemērs CAD ekspertiem . Dizainera loma mainās no lietu zīmēšanas uz vislabāk optimizēto iespēju izvēli. Jūs vadāt procesu un pieņemat galīgos radošos un stratēģiskos lēmumus, pamatojoties uz datu atbalstītiem priekšlikumiem.
Simulācijas un analīzes optimizācija
Galīgo elementu analīze (FEA) un skaitļošanas šķidrumu dinamika (CFD) ir ļoti jaudīgas metodes, taču tās ir arī pazīstamas ar to, ka tās izmanto daudz resursu un aizņem ilgu laiku. Tikai vienas detalizētas simulācijas veikšana var aizņemt stundas vai pat dienas, kas palēnina projektēšanas procesu.
Mašīnmācīšanās piedāvā veidu, kā to ievērojami paātrināt. Apmācot mašīnmācīšanās modeli ar iepriekšējo simulāciju rezultātiem, var izveidot rīku, kas gandrīz acumirklī prognozē analīzes rezultātus jaunām dizaina variācijām. Šis "aizstājējmodelis" pilnībā neaizstāj detalizētas simulācijas. Tā vietā tas darbojas kā ātra pirmā pārbaude. Tas ļauj ātri izpētīt daudzas citas dizaina izmaiņas, saglabājot pilnu, detalizētu analīzi tikai daudzsološākajām idejām.
Praktiski mašīnmācīšanās rīki dizaineriem
Mašīnmācīšanās vairs nav tikai teorija; tā jau ir iebūvēta daudzos rīkos, kurus jūs, iespējams, izmantojat. Labākais veids, kā izprast tās ietekmi, ir izmēģināt to pašam.
- Autodesk Fusion 360: Tās ģeneratīvā dizaina darba vide ir lielisks mašīnmācīšanās darbības piemērs. Tā ļauj lietotājiem definēt problēmas un iegūt optimizētus dizaina rezultātus.
- SOLIDWORKS: Tādas funkcijas kā “Selection Helper” izmanto mašīnmācīšanos, lai uzminētu, kurus citus vienumus jūs, iespējams, vēlēsities atlasīt, pamatojoties uz jūsu pirmajām izvēlēm.
- nTopoloģija: Šī platforma tika veidota no pašiem pamatiem, pamatojoties uz progresīvu skaitļošanas modelēšanu, izmantojot algoritmus, lai izveidotu sarežģītas, augstas veiktspējas detaļas, kuras nebūtu iespējams projektēt manuāli.
- PTC Creo: Creo ģeneratīvās topoloģijas optimizācijas paplašinājums piedāvā līdzīgas iespējas, palīdzot inženieriem izveidot optimizētus produktu dizainus, pamatojoties uz funkcionāliem mērķiem un ierobežojumiem.
Ātrākais veids, kā sākt izmantot šīs uzlabotās metodes ikdienas darbā, ir izpētīt jūsu iecienītākās programmatūras mašīnmācīšanās nodrošinātās funkcijas.
Mašīnmācīšanās prasmes kļūst par vienu no galvenajām prasmēm dizaineriem un inženieriem. Automatizējot garlaicīgus uzdevumus, izmantojot datus radošu lēmumu pieņemšanai un paātrinot analīzi, jūs varat izmantot savu pieredzi tur, kur tai ir vissvarīgākā nozīme: labāku produktu izstrādē.
