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이제 혁신적인 스토코스 앱을 통해 최첨단 PI-BO 최적화 기술로 3D 지오메트리 예측의 미래를 열어보세요.
도전 과제
3D 모델링 기술의 발전에도 불구하고 몇 가지 과제는 여전히 남아 있습니다. 주요 문제 중 하나는 정확한 기하학적 예측을 생성하는 데 수반되는 계산 복잡성입니다. 기존 방식은 종종 상당한 처리 능력과 시간이 필요하며, 이는 설계 프로세스의 병목 현상이 될 수 있습니다.
또한 정확도와 계산 효율성 사이의 균형을 맞추는 것도 여전히 중요한 과제입니다. 예측이 정확할 뿐만 아니라 합리적인 시간 내에 생성되도록 하는 것은 엔지니어링 및 설계의 실제 적용을 위해 필수적입니다.
엔지니어링 솔루션
스토코스 앱에서 최적화를 구현하면 이러한 문제를 정면으로 해결할 수 있습니다. 이 앱은 확률론적 추론을 활용하여 방대한 설계 공간을 효율적으로 탐색하여 최적의 기하학적 구성을 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식은 높은 정확도 수준을 유지하면서 계산 부하를 줄여줍니다.
사례 연구:
이전에는 단순화된 샤워 헤드의 2D 벤치마크 사례(그림 1)를 활용하여 optiSLang의 베이지안 최적화를 위한 확률적 추론(PI-BO) 애플리케이션을 시연했습니다.1.
그림 1. 2D 벤치마크 사례
이 연구에서는 최대 압력 강하와 최소 균일성이라는 두 가지 출력 조건을 만족하는 최적의 설계(즉, 내부 구멍의 직경)를 탐색했습니다. 20개의 설계 중 파레토 프론트 솔루션이 제안한 19번 설계가 최적의 설계로 나타났습니다(그림 2).
그림 2. PI-BO 최적화 솔루션
현재 연구에서는 최적화 작업의 데이터를 활용하여 독립형 스토코스를 사용하여 지오메트리 예측 앱을 생성합니다. 이를 위해 Ansys Workbench의 최적화 테이블, Ansys CFD-Post에서 내보낸 좌표와 압력 및 속도의 필드 변수가 포함된 데이터, Ansys Discovery에서 내보낸 지오메트리 파일을 활용하여 시각화 툴킷(vtk) 파일을 생성했습니다. 이 작업은 dimgp 및 베이지안 최적화를 포함한 스토코스 함수를 사용하는 Python 코드로 수행되었습니다. 앱을 생성하기 위해 추가 Python 코드가 활용되었습니다(그림 3).
그림 3. 앱 생성의 도식적 표현
앱이 활성화되면 첫 번째 단계는 20개 디자인 포인트 모두에 대해 해당 vtk 파일이 있는 데이터 경로를 입력하는 것입니다(그림 4).
그림 4. 데이터 경로를 입력하는 앱의 GUI
그런 다음 로드 및 예측 버튼을 클릭하면 예측된 디자인 포인트가 압력 등 선택한 파라미터로 채색된 기하학적 특징을 시각화합니다(그림 5). 이 연구에서는 거친 메쉬를 사용했기 때문에 예측된 지오메트리 필드가 흩어진 점으로 표시된다는 점에 유의하세요. 더 미세한 메시를 사용하면 더 규칙적인 윤곽선을 그릴 수 있습니다. 또한 스토코스 코드는 전체 집합을 예측하기 위해 훈련에 디자인 포인트 그룹만 사용한다는 점에 유의하세요.
그림 5. 설계 섹션과 지오메트리 및 압력 분포 시각화
스토코스가 예측한 지오메트리 및 압력 필드는 19번 설계에 대한 Fluent 시뮬레이션의 CFD-Post 윤곽과 상당히 잘 일치하는 것으로 나타났습니다(그림 6).
그림 6. 설계 19에 대한 스토코스 앱의 예측 지오메트리 및 압력 필드와 플루언트 시뮬레이션의 비교
다음 단계는 주어진 압력 강하 및 균일성 파라미터로부터 지오메트리와 압력장을 예측하기 위해 genAI 애플리케이션으로 또 다른 스토코스 앱을 생성하는 것입니다.
이점
스토코스 앱에 PI-BO 최적화 기술을 통합하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 무엇보다도 3D 형상 예측의 정확도를 높여 사용자에게 안정적이고 정밀한 모델을 제공합니다. 이를 통해 더 나은 설계 결과를 도출하고 비용이 많이 드는 수정 작업의 필요성을 줄일 수 있습니다.
또한 복잡한 계산을 효율적으로 처리하는 앱 덕분에 사용자는 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있어 전체 설계 주기를 단축할 수 있습니다. 이러한 효율성은 엔지니어링 팀의 비용 절감과 생산성 향상으로 이어집니다. 또한 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 더 많은 사용자가 고급 최적화에 액세스할 수 있어 고급 계산 도구를 대중화할 수 있습니다.
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