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Erschließen Sie sich die Zukunft der 3D-Geometrievorhersage mit der innovativen PI-BO-Optimierungstechnologie, die jetzt über die innovative Stochos-App verfügbar ist.
Herausforderungen
Trotz der Fortschritte bei den 3D-Modellierungstechnologien gibt es nach wie vor einige Herausforderungen. Eines der Hauptprobleme ist die Komplexität der Berechnungen, die mit der Erstellung genauer geometrischer Vorhersagen verbunden sind. Herkömmliche Methoden erfordern oft eine hohe Rechenleistung und viel Zeit, was einen Engpass im Entwurfsprozess darstellen kann.
Darüber hinaus bleibt es eine kritische Herausforderung, ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Recheneffizienz zu erreichen. Die Gewährleistung, dass Vorhersagen nicht nur präzise sind, sondern auch innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens erstellt werden, ist für praktische Anwendungen in Technik und Design unerlässlich.
Technische Lösung
Die Implementierung der Optimierung in der Stochos-App geht diese Herausforderungen frontal an. Durch den Einsatz probabilistischer Inferenz kann die App effizient durch den riesigen Designraum navigieren, um optimale geometrische Konfigurationen zu identifizieren. Dieser Ansatz reduziert die Rechenlast bei gleichbleibend hoher Genauigkeit.
Fallstudie:
Zuvor wurde ein 2D-Benchmark-Fall eines vereinfachten Duschkopfes (Abbildung 1) verwendet, um eine Probabilistic Inference for Bayesian Optimization (PI-BO) Anwendung in optiSLang zu demonstrieren.1.
Abbildung 1: 2D-Benchmark-Fall
In der Studie wurde das optimale Design (d. h. die Durchmesser der internen Löcher) untersucht, um die beiden Ausgangsbedingungen maximaler Druckabfall und minimale Gleichmäßigkeit zu erfüllen. Von 20 Entwürfen schlug eine Pareto-Front-Lösung den Entwurf 19 als den optimalen vor (Abbildung 2).
Abbildung 2. PI-BO-Optimierungslösung
In der aktuellen Studie werden die Daten aus der Optimierungsarbeit genutzt, um eine Geometrievorhersage-App mit Stand-alone Stochos zu erstellen. Zu diesem Zweck wurden die Optimierungstabelle aus Ansys Workbench, die exportierten Daten aus Ansys CFD-Post mit Koordinaten und Feldvariablen von Druck und Geschwindigkeit sowie aus Ansys Discovery exportierte Geometriedateien verwendet, um eine Visualisierungs-Toolkit (vtk)-Datei zu erstellen. Dies geschah mit einem Python-Code, der die Stochos-Funktionen einschließlich dimgp und bayesianischer Optimierung verwendet. Ein weiterer Python-Code wurde verwendet, um die App zu generieren (Abbildung 3).
Abbildung 3. Schematische Darstellung der App-Generierung
Sobald die App aktiv ist, wird als erstes der Pfad für die Daten eingegeben, in dem die entsprechenden vtk-Dateien für alle 20 Designpunkte zu finden sind (Abbildung 4).
Abbildung 4. Die GUI der App zur Eingabe des Datenpfads
Wenn Sie dann auf die Schaltfläche Laden und vorhersagen klicken, werden die vorhergesagten Konstruktionspunkte angezeigt, um die geometrischen Merkmale zu visualisieren, die mit einem ausgewählten Parameter, wie z. B. dem Druck, gefärbt sind (Abbildung 5). Beachten Sie, dass wir für diese Studie ein grobes Netz verwendet haben, weshalb das vorhergesagte Geometriefeld mit verstreuten Punkten dargestellt wird. Ein feineres Netz würde zu einem regelmäßigeren Konturdiagramm führen. Beachten Sie auch, dass der Stochos-Code nur eine Gruppe von Designpunkten für das Training verwendet, um den gesamten Satz vorherzusagen.
Abbildung 5. Der Schnitt des Entwurfs und die Visualisierung der Geometrie und der Druckverteilung
Die von Stochos vorhergesagte Geometrie und das Druckfeld stimmten recht gut mit der CFD-Post-Kontur aus der Fluent-Simulation für Entwurf 19 überein (Abbildung 6).
Abbildung 6. Vergleich der von Stochos App vorhergesagten Geometrie und des Druckfelds mit der Fluent-Simulation für Design 19
Der nächste Schritt besteht darin, eine weitere Stochos-App mit der genAI-Anwendung zu erstellen, um die Geometrie und das Druckfeld für beliebige Druckabfall- und Gleichmäßigkeitsparameter vorherzusagen.
Vorteile
Die Integration der PI-BO Optimierungstechnologie in die Stochos App bietet zahlreiche Vorteile. In erster Linie verbessert sie die Genauigkeit der 3D-Geometrievorhersagen und liefert den Benutzern zuverlässige und präzise Modelle. Dies führt zu besseren Konstruktionsergebnissen und reduziert den Bedarf an kostspieligen Überarbeitungen.
Darüber hinaus sorgt die Effizienz der App bei der Verarbeitung komplexer Berechnungen dafür, dass die Benutzer schnell iterieren können, wodurch der gesamte Konstruktionszyklus beschleunigt wird. Diese Effizienz führt zu Kosteneinsparungen und einer höheren Produktivität der Konstruktionsteams. Darüber hinaus macht die benutzerfreundliche Oberfläche fortgeschrittene Optimierungsverfahren für ein breiteres Publikum zugänglich und demokratisiert so die hochentwickelten Berechnungswerkzeuge.
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