KI/ML-Einblicke: Die Transformation der Simulation im Ingenieurwesen heute
KI und ML transformieren moderne Industrien
In der heutigen Technologielandschaft haben sich Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) zu den wichtigsten Schlagwörtern entwickelt und fesseln sowohl Branchenkenner als auch die breite Öffentlichkeit. Ein Hauptgrund für dieses große Interesse ist das transformative Potenzial dieser Technologien für verschiedenste Branchen. KI- und ML-Algorithmen haben die Arbeitsweise von Unternehmen revolutioniert und ermöglichen es ihnen, Prozesse zu optimieren, Entscheidungen effizienter zu treffen und neue Innovationswege zu erschließen.
Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI/ML) für die Simulation
Künstliche Intelligenz (KI) entwirft Systeme, die menschliches Verhalten anhand vordefinierter Regeln nachahmen, während Maschinelles Lernen (ML) es Computern ermöglicht, diese Regeln selbstständig aus Trainingsdaten zu erlernen. Simulationen hingegen untersuchen reale Phänomene mithilfe virtueller Modelle.
Obwohl jedes Konzept unabhängig funktioniert, wirken sie kontinuierlich synergistisch zusammen. Simulationen nutzen KI- und ML-Methoden, um die Modellausführung zu optimieren, während KI und ML Simulationstechniken einsetzen, um synthetische Daten für verschiedene Branchen und Anwendungen zu generieren.
Transformationen in der Simulation: Wie KI und ML das Feld prägen
Die Ingenieursimulation erfährt durch den Fortschritt von KI- und ML-Technologien einen tiefgreifenden Wandel. Diese Entwicklungen verfeinern numerische Methoden wie die Finite-Elemente-Analyse (FEA), die Finite-Volumen-Methode (FVM) und die Finite-Differenzen-Methode (FDTD) und optimieren die Lösung komplexer 3D-Physikprobleme mit höherer Geschwindigkeit und Präzision. Diese Fortschritte steigern nicht nur die Effizienz der Lösungsverfahren, sondern ermöglichen auch dynamische Visualisierungen und verbessern so die Benutzerfreundlichkeit der Ingenieursimulation insgesamt.
Hier einige wichtige Transformationen, die derzeit im Bereich der Ingenieursimulation stattfinden:
Das volle Potenzial von KI und ML ausschöpfen:
KI und ML verändern jeden Aspekt unseres Lebens, und die Ingenieursimulation bildet da keine Ausnahme. Ihre grenzenlosen Möglichkeiten verändern die Landschaft der Ingenieursimulationsbranche still und leise, aber maßgeblich.
Wiederkehrende Muster erkennen:
Maschinelle Lernalgorithmen zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, wiederkehrende Muster in Geometrien zu erkennen und so wesentliche Informationen effizient zu komprimieren. Trainierte Modelle können diese komprimierte Darstellung bei Bedarf in vollständige 3D- oder 2D-Geometrien dekodieren und dadurch die Effizienz der Datendarstellung weiter steigern.
Es kann eine enorme Datenmenge gespeichert werden:
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um extrem große, rechenintensive und komplexe Probleme zu lösen. Dank ihrer unübertroffenen Leistungsfähigkeit können sie im Trainingsmodus riesige Datenmengen verarbeiten und im Einsatzmodus innerhalb von Millisekunden statistisch präzise Ergebnisse liefern. Solche Simulationen würden von Menschen oft Wochen oder sogar Monate dauern.
Verbesserung der Kundennutzbarkeit:
Technologien des maschinellen Lernens spielen eine entscheidende Rolle bei der Kategorisierung von Geometrien, der Identifizierung von Bauteilverbindungen und der Bereitstellung von Empfehlungssystemen für die Simulationskonfiguration. Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit und die Ergebnisse für die Kunden und stellt eine deutliche Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Simulationssoftware dar.
Die Parameter der Simulation:
KI/ML-Verfahren können Simulationsparameter automatisch bestimmen, um Geschwindigkeit und Präzision gleichzeitig zu verbessern. Durch erweiterte Simulationen zum Training neuronaler Netze mittels datengetriebener oder physikbasierter Ansätze lässt sich die Simulation um den Faktor 100 beschleunigen.
Mit der KI/ML-Technologie von MeshWorks die Grenzen des Machbaren erweitern
Die KI/ML-Technologie von MeshWorks ist ein robustes Framework, das eine Vielzahl von Algorithmen und Modellen integriert, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs), Deep Neural Networks (DNNs) sowie Approximations- und Response-Surface-Modelle. Ihre Anpassungsfähigkeit ist ein herausragendes Merkmal: Die Modelle werden kontinuierlich mit Kundendaten trainiert, um dauerhafte Relevanz und Genauigkeit zu gewährleisten.
Darüber hinaus zeichnet sich das Framework durch seine Fähigkeit aus, diverse KI/ML-Modelle an unterschiedliche Reaktionen anzupassen und so die Genauigkeit und die Vorhersageergebnisse für verschiedene Szenarien zu verbessern. Es verknüpft zudem nahtlos Vorhersagemodelle mit parametrischen CAE-Modellen (Computer-Aided Engineering) und ermöglicht es, visuelle Parameter wie z. B. Querschnitte von Fahrzeugschienen direkt auf die Ausgabereaktionen, wie z. B. Aufprallimpulse, einzuwirken. Diese Integration erleichtert die Erstellung von Design-Advisor-Anwendungen und bietet Nutzern ein unmittelbares visuelles Verständnis dafür, wie sich geometrische Änderungen auf die vorhergesagten Reaktionen auswirken. Gleichzeitig erweitert sie ihren Nutzen auf Sensitivitätsanalysen, Optimierungsstudien und darüber hinaus und ist somit für eine Vielzahl von Ingenieuraufgaben unverzichtbar.
Erweiterte Aktualisierung im KI/ML MeshWorks-Modul
Durch die Integration von KI/ML-Funktionen können Designiterationen bereits in frühen Phasen der Produktentwicklung durchgeführt werden. Diese Integration ermöglicht das Training und die Generierung von prädiktiven Informationen, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind. Beispielsweise verfügt das Modul über integrierte Funktionen zur Vorhersage von Parametern wie CFD, NVH, Haltbarkeit und Crashanalyse, um Änderungen schnell zu integrieren und Ergebnisse vorherzusagen.
Ein weiteres Hauptmerkmal des Moduls ist seine Fähigkeit, Modelle allein anhand geometrischer Daten zu generieren. Die Software verarbeitet zahlreiche neuronale Netze problemlos und ohne Abstürze. Je mehr neuronale Netze für verschiedene Modelle verwendet werden, desto genauer werden die Vorhersagen. Nach dem Hochladen der Daten ist der Vorgang einmalig und bietet dauerhafte Vorteile.
