Компанія Софт Інжиніринг Груп є офіційним дистриб’ютором програмного забезпечення Ansys, Inc. в Україні. Наші фахівці допоможуть придбати та впровадити Ansys Minerva, провідне SPDM рішення, у ваші високотехнологічні бізнес процеси.

Сучасні виклики розробників технологічної продукції

Сучасні розробники технологічної продукції мають постійно прискорювати цикл розробки та виводу розробки на ринок. Водночас, розробки стають все складнішими. Функціональність та передове програмне забезпечення стають основними компонентами розробок, починаючи від автомобілів і закінчуючи промисловими машинами та кухонною технікою.

Комп’ютерне моделювання дає компаніям можливість розробляти продукти ефективніше, ніж будь-коли раніше. Однак моделювання генерує величезну кількість даних. Ефективність збору, зберігання, доступу та обміну даними протягом усього життєвого циклу розробки залишається викликом. Багато організацій використовують рішення для управління життєвим циклом продукту (Product Life Cycle Management, PLM) або управління даними про продукт (Product Data Management, PDM) для керування даними моделювання. Такі інструменти, однак, не мають функціональності, необхідної для оптимізації управління даними моделювання та процесами.

Все більше виробників продукції звертаються до рішень для управління процесами та даними моделювання (Simulation Process and Data Management, SPDM), щоб ще більше прискорити та покращити свій підхід до розробки продуктів.

Щоб краще зрозуміти проблеми управління даними моделювання, з якими стикаються сучасні інженерні та виробничі компанії, і як рішення SPDM вирішують їхні проблеми, Lifecycle Insights провела дослідження з управління даними моделювання за 2024 рік. Результати дослідження вказують на те, що інструменти та процеси, які використовують багато компаній для управління даними моделювання, не задовольняють їхні потреби. Вони також свідчать, що рішення SPDM надають можливості, які покращують розробку продуктів, дозволяючи компаніям отримувати максимальну віддачу від своїх інвестицій у моделювання.

SPDM дозволяє отримати більше від моделювання

Рішення SPDM усувають обмеження інструментів PDM та PLM, дозволяючи компаніям прискорювати розробку продуктів та максимізувати свою віддачу від інвестицій у моделювання.

На відміну від ізольованого використання рішень PDM і PLM, SPDM забезпечує єдиний цифровий потік даних, який поєднує дані CAD і моделювання, поєднуючи окремі  команди. У результаті отримані інсайти завжди доступні всім зацікавленим сторонам, що також є важливою перевагою для сучасних виробників. Більше половини (52%) респондентів дослідження сказали, що доступ до даних CAD за потреби є важливим аспектом, а 25% оцінили це як найважливіший аспект управління даними моделювання.

Крім того, інструменти SPDM надають менеджерам можливість автоматизувати створення звітів, які містять відповідні дані моделювання та пов'язані з ними рішення, що покращує відстежуваність і забезпечує швидке та більш впевнене прийняття рішень.

Визначеність покращує результативність

Сучасні розробники продукції потребують чітко визначеного та повністю обґрунтованого бізнес-процесу. Рішення SPDM виділяють лише найбільш корисні результати моделювання для обміну з зацікавленими сторонами, які потім покладаються на ці результати для прийняття рішень щодо розробки продукту. Висновки дослідження показують цінність, яку ці функції приносять розробникам: 56% респондентів заявили, що їхні компанії знаходять цінність у можливості легко зробити запит на моделювання на будь-якому етапі процесу розробки, а 52% зазначили, що програмне забезпечення, яке автоматично включає найкращі практики моделювання, є цінним.

Розпорядження про внесення змін (Engineering Change Order, ECO) є лише одним із прикладів покращень від SPDM. Коли під час тестування або випробувань визначаються помилки і дизайн потрібно змінити, SPDM ідентифікує правильні результати моделювань автоматично. Крім того, інженери можуть автоматично планувати процес моделювання для нових розробок. Автоматизація цих кроків дозволяє компанії вносити зміни ефективніше, ніж за допомогою звичайних інструментів, знижуючи витрати та скорочуючи цикли розробки.

Нарешті, рішення SPDM можна інтегрувати з існуючими рішеннями PLM для підвищення ефективності процесу розробки. Така інтеграція створює цифровий потік, який виходить за межі розробки продукту та розповсюджується на весь життєвий цикл продукту. У результаті, зацікавлені сторони можуть отримати доступ до даних моделювання та використовувати їх протягом усього життєвого циклу розробки. Це також є цінністю. Дві третини респондентів дослідження вказали, що можливість легко пов’язати дані моделювання з їх рішенням PLM є важливою, а 15% назвали це найважливішим аспектом ефективного процесу управління моделюванням.

Щоб дізнатися більше про результати дослідження читайте звіт Ansys, який можна отримати за посиланням.

Title: Maximizing the Value of Simulation: How SPDM Accelerates Product Development

Author: Ansys

Website Name: www.ansys.com

URL: https://www.ansys.com/resource-center/white-paper/maximizing-the-value-of-simulation

Accessed: 15.07.2024

 

З середини XX століття вчені та інженери тестують, верифікують та вдосконалюють свої розробки за допомогою моделювання. З кожною новою моделлю програмне забезпечення генерує синтезовані дані — результати обчислень того, чи працює розробка, чи ні. Сьогодні штучний інтелект (AI) здатен поєднати ці знання з реальними інсайтами та зробити моделювання швидшим та доступнішим, ніж будь-коли раніше.

Поєднання штучного інтелекту та моделювання надає реальні переваги для інженерії

Які переваги поєднання AI та моделювання?

Не зважаючи на високу автоматизацію, проєктування та розробка обмежені продуктивністю окремих інженерів. Моделювання складних систем вимагає багато часу та експертизи, що стримує розвиток. Сьогодні технології AI настільки розвинені, що здатні значно прискорити проєктування та оптимізацію в різних галузях, особливо там, де точність та ефективність є критичними, таких як автомобільна промисловість, авіакосмічна галузь, електроніка та матеріалознавство.

AI сприяє демократизації моделювання для ширшої спільноти інженерів

Моделювання, посилене AI, є:

• Швидшим: AI аналізує попередні результати, швидко визначаючи складні шаблони, водночас включаючи нову інформацію для перевірки взаємозв’язків у даних.
• Простішим у використанні: AI демократизує використання моделювання, роблячи його більш доступним для нефахівців за допомогою зручних веб-застосунків.
• Більш універсальним: Моделювання, посилене AI, дозволяє інтегрувати кілька моделей, щоб надати повні уявлення складних систем.
• Постійно вдосконалюється: Ітераційний інженерний процес за підтримки AI, дозволяє інженерам вдосконалювати свої проекти з меншими обмеженнями.

Навчання AI забезпечує швидке прогнозування

Щоб AI працював, він має бути «розумним». Для цього для навчання AI використовують якісні дані, отримані при моделюванні у відповідній галузі.

Наприклад, якщо AI використовують для розробки інтегрованих схем, користувач завантажує дані про друковані плати. Генеративний AI у фізичному моделюванні використовує отримані раніше результати моделювання фізичних процесів та виробляє швидші прогнози. Важливою особливістю підходу, орієнтованого на дані, у порівнянні з методами моделювання зниженого порядку (ROM), є те, що інженерам для побудови моделі AI не потрібно її параметризовувати. Як результат, AI-підхід працює навіть коли в процесі змінюється концепт. Отримавши варіанти дизайну, AI прогнозує фізичні властивості майже миттєво. Це робить ітераційний процес розробки, дослідження та оптимізації набагато ефективнішими та доступнішими для ширшої спільноти інженерів – конструкторів, системних інженерів та фахівці з виробництва. Потім, фізичний вирішувач може бути використаний для перевірки відібраних екземплярів.

Спільне майбутнє AI та моделювання

Взаємовигідні відносини між AI та моделюванням продовжуватимуть підвищувати ефективність роботи інженерів та розробників. По мірі того, як ці дві технології стають дедалі поширенішими в різних галузях та застосуваннях, їх широке впровадження за межами інженерії ще більше прискорить розвиток людства. Чим більше людей відкриватиме для себе силу прогнозування, поєднуючи ці потужні інструменти, тим більше можливостей буде відкриватися.

Ansys SimAI використовує готові дані для прогнозування продуктивності нових розробок

Одним з прикладів поєднання AI та моделювання є останнє доповнення до сімейства продуктів Ansys – Ansys SimAI – хмарна платформа машинного навчання для інженерів, які хочуть швидко досліджувати та прогнозувати продуктивність нових концепцій на всіх етапах проєктування. SimAI надає надійні та швидкі результати та доступний через зручний хмарний застосунок. Для інженерів з більшою експертизою у АІ та програмуванні є можливість створювати власні застосунки, які інтегрують методи штучного інтелекту та фізичні вирішувачі Ansys на базу колекції Python бібліотек PyAnsys (примітка автора).

Звертайтеся до компанії Софт Інжиніринг Груп.

Бажаєте застосувати методи штучного інтелекту у своїх розробках? Тоді звертайтеся до нас. Фахівці компанії Софт Інжиніринг Груп допоможуть придбати та навчитись ефективно використовувати програмне забезпечення та нададуть підтримку у впровадженні штучного інтелекту у робочий процес

Title: The Intersection of AI and Simulation Technology

Author: Ansys

Website Name: www.ansys.com

URL: https://www.ansys.com/blog/simulation-and-ai

Accessed: 10.07.2024

 

Двічі на рік Ansys випускає головні оновлення програмного забезпечення, що входить до портфоліо Ansys. У цій статті ми коротко розкажемо вам про нові можливості та оновлення, які доступні у версії Ansys 2024R1, яка вийшла у лютому цього року.

Продукти для інженерів-конструкторів

Ansys Discovery 2024 R1 пропонує проривні новинки, які допомагають створювати інновації та досліджувати нові концепції швидше та точніше, ніж будь-коли раніше. Інженерам і дизайнерам вже не потрібно жертвувати точністю заради швидкості.

Точність досягається легше

• Локальне збільшення точності у 10 разів на етапі дослідження дозволяє користувачам сфокусуватись на конкретних частинах моделі.
• Більш великі моделі вимагають меншого обсягу пам'яті GPU, що розширює можливості використання.
• Підвищена надійність та інформативність інтерфейсу дозволяє користувачам спростити прийняття рішень при моделюванні.

Розумна підготовка моделі

• Новий автоматизований процес імпорту та моделювання зварних з CAD-програм зменшує час налаштування моделі у 50 разів.
• Зв’язок між Discovery та Ansys Mechanical через «розумні» асоціативні оновлення зменшує відстань між дизайнерами та аналітиками.

Прискорення дослідження дизайну

• Новий додаток optiSLang пов’язує проекти Discovery та optiSlang, спрощуючи процес отримання інсайтів з моделі у Discovery.

Значне прискорення моделювання завдяки підключенню до хмарних обчислювальних потужностей дозволяє здійснювати розрахунки на 1000 моделях за 10 хвилин безпосередньо з інтерфейсу Discovery.

Моделювання акустики

Реліз Ansys 2024 R1 збільшив ефективність моделювання у Ansys Sound.

Ansys Sound Analysis and Specification (SAS)

• Доступний для всіх користувачів ліцензії Mechanical Enterprise.
• Дозволяє швидко здійснювати розрахунки акустики, прослуховувати результати моделювання CAE NVH та створювати більш збалансований або приємний звук для своїх продуктів.

Ansys Sound Data Processing Framework (DPF Sound)

• Python бібліотека дозволяє автоматизувати оцінку сприйняття звуку людиною за рахунок головних показників психоакустики: гучність, тон, різкість та інше.

Ansys Sound Virtual Reality 3D Sound Player (VRS)

• Синхронне відтворення відео та зображень збільшує реалістичність при відтворенні 3D звуку.

Адитивне виробництво

Реліз Ansys 2024 R1 Additive Manufacturing (AM) підвищує ефективність 3D-друку, фокусуючись на три ключові принципи: точність, зручність та оптимізація.

Точність

• Надання користувачам передових інструментів для точного контролю процесу 3D-друку.
• Точне відтворення параметрів процесу 3D-друку забезпечує структурну цілісність.
• Підвищений контроль ведення пучку при лазерній наплавці порошку (LPBF) та потужності при виробництві методом наплавки (DED).

Зручність

• Оптимізація робочих процесів, спрощення налаштування друку.
• Збереження/завантаження шаблонів налаштувань LPBF.
• Моделювання кількох компенсаторів деформації деталі у один крок.
• Покращення візуалізації G-коду.

Оптимізація

• Вилучення більшості рутинних дій користувача при виконанні складних робочих процесів.
• Перезапуск компенсаторів деформації.
• Автоматичне продовження час DED.
• Геометрія компенсаторів деформації задається користувачем.

Автономні транспортні засоби

Реліз Autonomous Vehicle Simulation Ansys 2024 R1 продовжує рух у напрямку моделювання автономних транспортних засобів.

AVxcelerate датчики

Точне моделювання датчиків дозволяє тестувати автономних транспортних засобів, ADAS та сприйняття датчиків швидше, ніж за допомогою фізичних прототипів.

• Оптичні та теплові камери, радари, лідари.
• Підключення до HiL, MiL та SiL.

AVxcelerate фари

Віртуальне середовище моделювання керування, що реалістично відтворює фізичний світ.

• Аналіз та розробка систем освітлення.
• Перевірка відповідності до норм регуляторів, Оптимізація рейтингу системи.

AVxcelerate Автономія

Розробка та валідація програмного забезпечення ADAS/AV у великому масштабі для дослідження сценаріїв з огляду на безпеку. Управління сценаріями, конфігурація моделювання, дослідження доменів валідації та аналіз результатів.

• Відстеження валідації та безпеки.

Оптимізація ресурсів моделювання, завантаження до HPC/хмарних ресурсів.

Ansys Connect

 

Реліз Ansys Connect 2024 R1 привносить оптимізацію на основі штучного інтелекту, сумісність з MBSE та «розумні» матеріали для моделювання на ранніх етапах проектування для більш якісної та швидкої розробки.

Сучасний інтерфейс та досвід користувача

• Сучасний стиль інтерфейсу користувача Ansys зі світлою та темною темою.
• Покращений вибір меню, діалогові вікна та загальна навігація по інтерфейсу.
• Вільне переміщення та розміщення віджетів.

optiSLang AI+: розширення на основі штучного інтелекту для прискорення оптимізації

• Автоматичне створення метамоделей, багатовимірні метамоделі від 0D до 3D.
• Розвинене метамоделювання для покращення точності моделі.

Збільшення зрозумілості робочих процесів

• Каталог файлів посилань для оптимізації зберігання та керування файлами проекту.
• Налаштування проекту доступні глобально та оновлюються в інтерфейсі користувача.
• Панель огляду зав’язків проекту показує об'єкти та зв'язки дерева проекту.

Цифровий двійник

Реліз Ansys Connect 2024 R1 розширив пропозицію Digital Twin простішими алгоритмами оптимізації для калібрування параметрів. Робочий процес злиття спрощено за допомогою можливості вибору кількох файлів при імпортуванні, а налаштування зберігаються для майбутніх сеансів для забезпечення більш ефективного досвіду користувача. Ansys Twin Builder підтримує застосунки лінійки Structures.

• Цифрові двійники з гібридною аналітикою.
• Нові спрощені алгоритми оптимізації для калібрування параметрів.
• Підвищена зручність роботи з Fusion Workflow.
• Покращення робочого процесу TD Composer.
• Автоматизація, швидкість та точність для створення ROM.
• Історія параметричних полів в статичному конструкторі ROM.
• Екстракція та експорт у LS-OPT/LS-DYNA.
• Покращення бібліотеки моделей, вирішувачів.
• Покращення продуктивності PSPICE.
• Показ помилки підбору HPPC у Battery Wizard.
• Використання консервативних слотів для поєднання теплових LTI-ROM.

Електромагнетизм

У версії 2024 R1 програмне забезпечення Ansys Electronics продовжує демонструвати лідерство у галузі сумісного моделювання Chip-Package-PCB, електричних машин, електронних приладів, HPC, RF, автомобілебудуванні.

HFSS

• Підтримка технології шифрування у режимі HFSS 3D Layout IC.
• Експорт метаданих скінченного масиву та автоматизація маски у HFSS.
• Підтримка гнучких печатних плат для компонентів Layout.
• Режим близького поля SIwave в HFSS 3D Layout.
• MLFMM для підвищеної продуктивності вирішувача AC-RL у Q3D.
• Моделі двигунів в схемах для силової електроніки та ЕМС.

LF Electronics

• Адаптивні шаблони – перепараметризація та налаштування вбудованої геометрії шаблону за допомогою вбудованих команд Python.
• Більш точний та надійний аналіз карти ефективності на етапах проектування та валідації.
• Покращено багатопотокову модель для збільшення швидкості та ефективного використання кількох ядер процесора.
• Налаштування щільності мод, власної частоти та демпфування для прогнозування шуму, вібрації та жорсткості (NVH).

Вбудоване програмне забезпечення

У версії 2024 R1 переосмислено розробку програмного забезпечення за допомогою Scade One.

• Підхід відкритої моделі від системи до програмного забезпечення - інтеграція моделювання архітектури систем Ansys (SAM) на відкритому стандарті SysML v2, моделювання системних інженерних систем (MBSE) з нуля.
• Поєднання інструментів на основі моделей та текстового програмування.
• Новий інтерфейс користувача та візуальний досвід кодування.
• Від ручного до автоматизованого кодування.

Scade One включає опцію Scade One Essential, створену для малих та середніх компаній, які реалізують стартапи у галузях енергетики, промислового устаткування та споживчої електроніки.

Гідрогазодинаміка

Реліз 2024 R1 збільшує загальну продуктивність кінцевих користувачів завдяки автоматизації та налаштуванням за допомогою екосистеми PyAnsys, та покращують робочі процеси, щоб відповідати зростаючій складності використання CFD розрахунків.

Оновлення Fluent включають підтримку моделей дискретної фази (DPM), моделей випромінювання, ковзаючої сітки та несумісних інтерфейсів, режим Fluent CPU lightweight перед запуском рішення GPU для зменшення використання пам'яті процесора.

Новий веб-інтерфейс Fluent дозволяє користувачам отримувати віддалений доступ до спрощеної версії Fluent через веб-браузер. Веб-інтерфейс Fluent підтримує кілька підключень з різних браузерів або машин і доступний для контрою розрахунків, моніторингу та завдань постпроцесингу.

Для застосування у аерокосмічній галузі у Ansys Fluent оновлено віртуальної моделі лопаті (VBM) для моделювання гвинтокрилів та міської повітряної мобільності, повний робочий процес розрахунку аеродинамічних коливань лопаті з використанням форм коливань з Ansys Mechanical та покращення моделювання зовнішньої аеродинаміки у межах Fluent Aero Workspace.

Новий модуль Ansys BladeBuilder, доступний у Ansys Discovery, дозволяє користувачам автоматично створювати тривимірні CAD-моделі для використання в Ansys Turbogrid у галузі турбомашинобудування.

Значне підвищення продуктивності Ansys Forte для автоматизованого побудування сіток та розрахунку потоків вдвічі прискорює розрахунки для рухомих компонентів, сіток на фасетованих поверхнях, багатофазних потоків та градієнту тиску.

До Ansys Chemkin Direct Injection Diesel Engine Simulator додано нову функцію відстеження часток, яка може прогнозувати викиди сажі.

У Ansys Rocky вдосконалено процес моделювання методом дискретних елементів (DEM) з фокусом на мультидисциплінарність, нові можливості SPH (Smoothed Particle Hydrodynamic) та оптимізований досвід користувача.

Властивості матеріалів

Стійке проектування з інсайтами з матеріалів

• Інструменти та дані для зменшення екологічного впливу продукту.
• Єдине джерелом даних про матеріали матеріалів у межах компанії.
• Вбудована стійкість на ранніх етапах проектування.

Покращений інтерфейс користувача для підвищення продуктивності

• Швидка та надійна передача геометрії та призначення матеріалів за допомогою CAD Connector.
• У 5 разів пришвидшене завантаження матеріалів у Gateways.
• Новий інтерфейс Granta Selector.
• Запуск Granta MI AI+.

Розширення бази матеріалів для моделювання

• Додані дані про матеріали для адитивного виробництва, полімерів, ESDU, електромагнетизму (більше 10 ГГц).
• До Material Calibration tool додано в’язко-пружні моделі матеріалів.

Додавання матеріалів Granta до Ansys Discovery.

Оптика

Ansys Optics орієнтується на впровадження функціоналу щодо підвищення ефективності моделювання у галузі оптики з наступних актуальних проблем:

Моделювання складних «металінз» у Lumerical FDTD & RCWA, Zemax OpticStudio для high tech, приладів освітлення для автомобільної промисловості, приладів для медичного використання, Argument reality

• Отримання даних по багатьох польових кутах та амплітудах електромагнітного випромінювання.
• Моделюванню металінз у OpticStudio допомагають інструменти контролю та візуалізації даних такі як : MTF, PSF, масштабування, багатолінзові/металінзові системи, кут нахилу фази. Всі ці параметри відображені в новітньому підході щодо оптимізації параметрів  складних металінз.
• Моделювання металінз з використанням кластера HPC CPU або прискорення FDTD з використанням GPU (режим FDTD express).
• Швидке проектування та валідація великих металінз для компактних оптичних систем за допомогою Ray Trace підходу.

Розсіяне світло у Speos та Zemax OpticStudio для high tech,  приладів освітлення для автомобільної промисловості, Argument reality

• Новий робочий процес для імпорту геометричних моделей та оптичних властивостей лінз з Zemax OpticStudio в Speos, сумісний з сенсорами камери.
• Моделювання та оптимізація розсіяного світла в оптичних системах, включаючи як підхід з нефіксованим діаметром апертури, так і з заданими габаритами лінзової системи.

Інтерфейс Speos дозволяє візуалізувати вироби та складні системи для демонстрації їх вигляду у реальному житті

• Новий комфортний та інтуїтивний інтерфейс користувача у Speos Live Preview.
• Нові можливості навігації у Live Preview з GPU.
• Сумісність з VR-LAB HMD трекінгом.

Вплив на клієнта: Більш інтуїтивний та всебічний досвід результатів для кращої оцінки того, як буде виглядати реальний продукт.

Функціональна безпека

У релізі Ansys medini analyze 2024R1  з'явилися дві абсолютно нові складові, які розширюють можливості робочого середовища: Менеджер цифрової безпеки (DSM), повноцінний веб-додаток, та Цифровий сервер співпраці на основі платформи Ansys MBSE, який керує проектами централізовано.

Ansys Digital Safety Manager (DSM)

• Можливість централізованого управління декількома проектами, включаючи складні плани з різними термінами.
• Підтримка моніторингу проекту, ключові показники ефективності (KPI), управління продуктом, інформаційні панелі та звітність.

Цифрова платформа для співпраці щодо безпеки

• Дозволяє десктопному додатку medini обмінюватися даними та керувати проектами з безпеки та кібербезпеки.
• Централізований портал проекту з легким переглядом проектів, керування користувачами та правами доступу, керування версіями.

Покращення можливостей налаштування

• Покращення для звітів M2Doc та API скриптів полегшують обробку даних.
• Для звітів (наприклад, SysML, FTA, RBD) доступне використання зображень, аналіз ключових слів або рядки формату Rich Text Format (RTF).

API скриптів забезпечує відображення доступу до об'єктів, полегшуючи виконання конкретних завдань автоматизації.

Розрахунки на міцність

У випуску 2024 R1 лінійка продуктів Ansys Structures пропонує нові функції та можливості, які дозволяють користувачам ефективно розв'язувати більші та складніші моделі.

• Гнучка та ефективна взаємодія з Ansys з темної та світлою темою оформлення інтерфейсу та доступність Mechanical як окремого застосунку для розрахунку окремих моделей зі зручним написанням скриптів.
• У Ansys LS-DYNA версії R15 додано Fast Lanczos вирішувач для розрахунку власних форм коливань у великих моделях, який є більш точним та швидким у порівнянні з попередніми аналогами.
• Спрощення робочого процесу розрахунку шуму, вібрації та жорсткості (NVH) за рахунок спеціалізованого робочого процесу побудови розрахункових сіток для ВЕМ, внутрішньої та зовнішньої акустики дозволяє прискорити процес для складних моделей у 12 разів.
• Забезпечення повного процесу розрахунку NVH за рахунок включення можливостей вирішувачів акустики Ansys Sound Pro та Ansys LS-DYNA у ліцензію Mechanical Enterprise.
• Sherlok став доступний у операційній системі Linux та отримав можливість автоматизації розрахунків з використанням API PySherlok на базі Python.

Ми завжди допомагаємо вам

Це був короткий огляд нових можливостей та оновлень. Ми і далі будемо розповідати вам про те нове, що відбувається у спільноті Ansys. Якщо бажаєте дізнатися детальніше – фахівці компанії Софт Інжинірінг Груп допоможуть вам.

Ansys продовжує інвестувати у штучний інтелект і запускає бета-реліз віртуального помічника AnsysGPT, який набуває експертизу в області інженерії у всіх галузях фізики, надає цілодобову технічну підтримку та скорочує час відповіді.

Основні моменти

• Ansys розвиває досвід обслуговування клієнтів, прискорюючи демократизацію моделювання та стимулюючи інновації наступного покоління за допомогою нових можливостей штучного інтелекту у портфоліо програмних продуктів та технічних послуг з підтримки.
• Перший у своєму роді віртуальний помічник від Ansys, який працює на основі штучного інтелекту, надасть додаткову можливість цілодобової технічної підтримки клієнтам Ansys по всьому світу, скорочуючи час отримання відповіді до кількох секунд.
• Побудований за допомогою технології ChatGPT, AnsysGPT налаштований для клієнтів Ansys та навчений на основі публічних даних Ansys, поєднуючи експертизу, яка зазвичай розподіляється між кількома інженерами, в одне віртуальне джерело знань.

PITTSBURGH, PA, 27 липня 2023 року – Розширюючи інтеграцію штучного інтелекту (АІ) у своєму портфоліо та спільноті клієнтів, Ansys (NASDAQ: ANSS) оголосив про обмежений бета-реліз AnsysGPT – багатомовного розмовного віртуального помічника з АІ як новий спосіб отримання підтримки. Розроблений за допомогою передової технології ChatGPT, яка доступна через сервіс Microsoft Azure OpenAI, AnsysGPT використовує публічні дані Ansys для відповідей на технічні питання щодо продуктів Ansys, відповідних фізичних процесів та інженерних тем у межах одного комплексного інструмента.

Очікується, що AnsysGPT буде оптимізувати технічну підтримку для клієнтів, надаючи інформацію та рішення більш ефективно. Хоча в даний час він перебуває на стадії бета-тестування з обраними клієнтами та компаніями-партнерами, при його повному релізі у наступному році AnsysGPT буде надавати доступну цілодобову технічну підтримку через веб-сайт Ansys. На відміну від віртуальних помічників з АІ, які використовують неперевірену інформацію, AnsysGPT навчений за допомогою даних Ansys для створення індивідуальних, конкретних відповідей, отриманих з надійних ресурсів Ansys, включаючи, але не обмежуючись ними, Ansys Innovation Courses, технічну документацію, статті блогу та відео інструкції. Був встановлений суворий контроль щодо того, що під час процесу навчання не використовується приватна власність будь-якого роду, і що вхідні дані клієнтів не зберігаються або не використовуються для навчання системи будь-яким чином.

Приклад питання та відповіді від AnsysGPT, який використовує публічні дані Ansys для створення індивідуальних, конкретних відповідей, отриманих з ресурсів Ansys.

"Ansys постійно пропонує інноваційні рішення для своїх клієнтів, і з бета-релізом AnsysGPT знову перебуває на передовій останніх і найбільш передових технологій", - зазначив Ерке Ван, керуючий директор CADFEM, партнера Ansys. "Продовжуючи підтримку клієнтів за допомогою послуг, що працюють на основі штучного інтелекту, AnsysGPT допоможе нашій команді поєднати адаптивний інтелект, експертизу та навчання, що дасть можливість клієнтам Ansys отримувати ще більше користі з рішень Ansys".

Крім надання прискореної технічної підтримки, AnsysGPT буде сприяти індивідуальному навчанню та розвитку клієнтів, ідентифікуючи конкретні напрямки, наприклад, як АІ/ML можуть покращити моделювання у Ansys.

"При відповідальному навчанні віртуальний асистент може стати великим активом як для організацій, так і для клієнтів. AnsysGPT був навчений з використанням даних Ansys, що підвищує його надійність для клієнтів," - сказав Ентоні Доусон, віце-президент з обслуговування клієнтів в Ansys. "Крім того, AnsysGPT доповнює існуючу інтеграцію штучного інтелекту у портфоліо Ansys: на зараз, CFD-програми вже використовують АІ/ML для покращення моделей турбулентності, продукти лінійки Structures застосовують його для прогнозування тривалості обчислень, програмне забезпечення для інтеграції та оптимізації –  для ефективної побудови моделей. Ми впевнені, що AnsysGPT додасть велику цінність нашому досвіду обслуговування клієнтів, забезпечуючи більш пряму підтримку та інформування клієнтів Ansys."

Про Ansys

Наша місія – підтримка інновацій, що приводять до розвитку людського прогресу.

Коли візіонерським компаніям потрібно знати, як їхні ідеї, що змінюють світ, будуть працювати насправді, вони наближають дизайн до реальності за допомогою моделювання з Ansys. Протягом понад 50 років програмне забезпечення Ansys дозволило інноваторам у всіх галузях розширювати кордони, використовуючи можливості моделювання. Від сталого транспорту до передових напівпровідників, від супутникових систем до життєво важливих медичних пристроїв, наступні великі кроки в розвитку людства будуть підтримані Ansys.

Ansys та всі торговельні марки, продукти, послуги та назви функцій, логотипи та слогани ANSYS, Inc. є зареєстрованими торговельними марками або торговельними марками ANSYS, Inc. або її дочірніх підприємств у Сполучених Штатах або інших країнах. Всі інші торгові марки, продукти, послуги та назви функцій або торговельні марки є власністю їх відповідних власників.

Title: Ansys Accelerates Innovation by Expanding AI Offerings with New Virtual Assistant

Author: Ansys

Website Name: www.ansys.com

URL: https://www.ansys.com/news-center/press-releases/7-27-2023-ansys-accelerates-innovation-by-expanding-ai-offerings-with-new-virtual-assistant

Accessed: 29.01.2024

Надходження до портфоліо продуктів Ansys на базі штучного інтелекту продовжують поліпшувати досвід користувача (UX), прискорювати демократизацію моделювання, а також розвивати інновації та інсайти наступного покоління.

Ansys анонсує:

• надходження на ринок Ansys SimAI – фізично-агностичного хмарного інструмента, який поєднує точність моделювання у Ansys зі швидкістю штучного інтелекту.
• доступ до попередньої версії Ansys AI+, який розширює можливості існуючих продуктів за допомогою штучного інтелекту.

PITTSBURGH, PA, 25 жовтня 2023 року – Ansys (NASDAQ: ANSS) посилює інвестиції в інновації у галузі штучного інтелекту (AI) завдяки надходженню Ansys SimAI та Ansys AI+. Дані релізи розширюють інтеграцію штучного інтелекту у весь спектр портфоліо та спільноту клієнтів Ansys.

Ansys SimAI – це хмарна, нейтральна до фізики платформа, яка дозволить користувачам у різних галузях значно прискорити інновації та скоротити час виведення розробок на ринок. За допомогою Ansys SimAI користувачі зможуть надійно прогнозувати продуктивність складних сценаріїв моделювання всього за кілька хвилин, замість годин або днів. Цей інструмент сприятиме більш швидкому випробовуванню розробок, швидшому розвитку виробництва та, в кінцевому підсумку, прискоренню інновацій.

Ansys SimAI дозволить користувачам спочатку навчати модель штучного інтелекту за допомогою результатів моделювання, а потім точно прогнозувати аналогічні розробки. На відміну від методів, згідно до яких користувачам доводилося описувати свої розробки за допомогою набору геометричних параметрів, Ansys SimAI використовуватиме форму розробки як вхідні дані для полегшення пошуку найкращого варіанту. Це дозволить використовувати існуючі результати моделювання для навчання, навіть якщо структура розробок неоднакова.

За допомогою Ansys AI+, Ansys впроваджуватиме та розширюватиме функціонал штучного інтелекту у свої флагманські продукти з метою поліпшення їх функціоналу. Наприклад, модулі машинного навчання додаються до Ansys Granta MI AI+. Користувачі Ansys optiSLang AI+ вже здійснюють ефективну оптимізацію, вивчення чутливості та надійність розробок з використанням високорівневих метамоделей на основі машинного навчання для полів та скалярних даних.

Можливості AI+ нададуть таким клієнтам, як MANN+HUMMEL, більше доступу до можливостей Ansys AI через флагманські продукти Ansys.

"Демократизація моделювання, цифровий потік, оптимізація та машинне навчання формують сучасний процес розробки продуктів у MANN+HUMMEL," - каже доктор Флоріан Келлер, директор відділу інженерії, повітряних фільтрів та моделювання в MANN+HUMMEL. "Розширені пропозиції Ansys у сфері штучного інтелекту, такі як Ansys optiSLang AI+, дозволили нашій команді розробити план експерименту для параметризованої моделі властивостей повітряного фільтра та використати його в процесі оптимізації на основі штучного інтелекту. Таким чином, ми значно скорочуємо зусилля з моделювання, що допомагає нам прискорити виведення на ринок розумних та сталих технологій."

"Інвестиції Ansys у галузь штучного інтелекту є свідченням наших зобов'язань щодо поліпшення досвіду користувача, прискорення демократизації моделювання та підтримки інновацій наступного покоління," - сказав Шейн Емсвайлер, віце-президент з продуктів Ansys. "Інтегруючи можливості штучного інтелекту в нові та існуючі продукти, час на прогнозування продуктивності складної моделі може бути скорочений з 15 днів до кількох хвилин. Цей вид економії часу має потенціал змінити процес розробки для наших клієнтів у різних галузях."

Раніше Ansys оголосив бета-реліз AnsysGPT, віртуального асистента, який набирає експертизу в різних областях фізики, надає цілодобову комплексну технічну підтримку та скорочує час на обслуговування клієнтів. AnsysGPT буде доступний в першому кварталі 2024 року.

Хоча Ansys SimAI буде запущений на початку 2024 року, можливості продукту AI+ будуть доступні поетапно, починаючи з цієї осені, спочатку з випуску Ansys optiSLang AI+, а потім Ansys Granta MI AI+.

Про Ansys

Наша місія – поширювати інновації, що сприяють розвитку людства ^TM.

Коли проактивним компаніям потрібно знати, як їх ідеї, що змінюють світ, будуть втілюватись, вони скорочують відстань між розробкою та втіленням завдяки моделюванню з Ansys. Протягом понад 50 років програмне забезпечення Ansys дозволяє інноваторам у різних галузях розширювати свої можливості завдяки силі прогнозування. Від сталих транспортних засобів до високорівневих напівпровідників, від супутникових систем до життєво важливих медичних приладів, наступні великі кроки у розвитку людства будуть здійснені завдяки Ansys.

Ansys та всі інші бренди, продукти, послуги і найменування функцій, логотипи та слогани ANSYS, Inc. є зареєстрованими торговими марками або торговими марками ANSYS, Inc. чи її підприємств в Сполучених Штатах або інших країнах. Всі інші бренди, продукти, послуги та найменування функцій або торгові марки є власністю їхніх відповідних власників.

Title: Ansys Continues AI Innovations

Author: Ansys

Website Name: www.ansys.com

URL: https://www.ansys.com/news-center/press-releases/10-25-2023-ansys-continues-ai-innovations

 

Ракети отримують всю славу. Звісно, вони великі і яскраві. Вони створюють вражаючу кількість шуму та хмару, коли піднімаються вгору. Проте, коли вони вже в космосі, коли вони виштовхнули свій вантаж поза межі дії сили тяжіння, саме тоді справжні фахівці беруться за роботу.

Ми говоримо про випускні приводи. Так, це ті маленькі механічні пристрої, які виштовхують сучасні малі супутники (CubeSats) з багажного відсіку ракети.

Дивно, але уявіть собі, як у потрібний момент привід спрацьовує і CubeSat виштовхується з ракети саме там, де потрібно. Інший привід спрацьовує на самому CubeSat, і сонячний батарейний модуль, який буде живити малий супутник, розгортається, немов квітка, стаючи поверхнею для збору світла у декілька разів більшою, ніж він був, складений в багажному відсіку ракети. Без випускних приводів супутники просто залишалися б у ракеті і не були б нікому корисні.

Модель CubeSat перед розгортанням від DCUBED з побудованою розрахунковою сіткою.

Є цікаве питання: враховуючи, що правильна робота випускного приводу є критично важливою для успіху всього плану запуску супутника, як команда інженерів може бути впевненою, що випускні приводи спрацюють належним чином у потрібний момент? Можливо створити прототип сонячного або антенного масиву, який розгортається. Але як переконатися, що конструкція буде працювати в умовах, де немає гравітації і де температура може змінюватися від -100°С до +120°С?

Для отримання відповідей на ці питання інженери німецької компанії DCUBED покладаються на програмне забезпечення Ansys, надане INNEO Solutions – німецьким Elite Channel партнером Ansys – для моделювання роботи випускних приводів та інших компонентів супутників, що розгортаються в космосі. Вони отримують важливі інсайти, необхідні для оптимізації та забезпечення продуктивності виробу тут, на землі. Як учасник програми Ansys Startup, компанія має доступ до програмного забезпечення для міждисциплінарних розрахунків у Ansys та високопродуктивних обчислювальних ресурсів (HPC) за доступною ціною.

Ініціатива "Новий космос"

DCUBED є частиною Ініціативи "Новий космос" Федеральної асоціації промисловості Німеччини (Bundesverband der Deutschen Industrie eV або BDI), яка має на меті комерціалізацію космічних подорожей та їх пов’язання з традиційною економікою. Перші ініціативи полягали у розгортанні великих груп дуже малих супутників (CubeSats), які спільно працюють у мережі для отримання та передачі інформації. Ці групи супутників можуть надавати послуги інтернету у віддалених регіонах, надавати дані автономним транспортним засобам у реальному часі, передавати інформацію про погоду та врожай віддаленим сільським громадам та багато іншого для широкого спектру галузей.

Але доставка цих об'єктів у космос - це виклик.

"В ракеті немає багато місця", - каже Томас Зінн, доктор наук, засновник та генеральний директор DCUBED. "Тому компанії, які відправляють вироби у космос, потребують способу запаковувати їх у дуже компактному вигляді і розгортати їх у космосі".

Ось де відіграють свою роль випускні приводи та конструкції, що розгортуються, від DCUBED.

"Наприклад, при створенні сонячних батарей", пояснює Томас Лунд, керівник відділу розрахунків DCUBED, "DCUBED застосовує модульний підхід. Замовник задає потужність, струм, напругу і площу, на яку повинен розгорнутися масив, а також обмеження, і ми переходимо до проектування масиву за допомогою готових випускних приводів, переконуємось, що він розгорнеться і буде працювати так, як очікується, і швидко надаємо рішення."

Результати розрахунку контурів швидкості при розгортанні масиву.

DCUBED використовує Ansys Mechanical для створення прототипу виробу, який відповідає вимогам клієнта. Далі, для забезпечення того, щоб масив розгорнувся так, як задумано, і буде мати очікувані властивості поглинання/випромінювання, вони покладаються на Ansys LS-DYNA – інструмент для моделювання поведінки матеріалів при короткочасному інтенсивному навантаженні.

"LS-DYNA це єдиний вирішувач, який можна використовувати для моделювання високо нелінійних процесів, які включають великі переміщення, і це саме те, що нам потрібно, коли ми розглядаємо космічні конструкції, що розгортаються", - каже Сінн. "Коли ми після створення випускних приводів почали працювати над розгортанням, стало очевидним, що LS-DYNA – ідеальний інструмент для роботи з системами, які ми розробляємо".

Вирішення міждисциплінарних завдань космосу

В DCUBED проектування космічних виробів, що розгортаються, включає в себе певну кількість творчого пошуку і ітерацій. Команда дотримується послідовності "створення-проектування-запуск-експлуатація", в рамках якої інженери розробляють рішення для потреб клієнта, пропонують дизайн за допомогою Mechanical, а потім перевіряють цей дизайн з огляду на концептуальні критерії.

"У більшості випадків ми стикаємось з невдачею", зауважує Лунд, "тому, ми повертаємось до концепції і розробляємо новий дизайн". З часом конструкція починає відповідати концептуальним критеріям, і інженери переходять до ініціації (ще більше випробувань) для визначення того, чи буде конструкція працювати так, як планувалося.

"Ми постійно створюємо багато швидких прототипів наших виробів за допомогою 3D-принтерів", - говорить Лунд, - "але ніхто не має стільки часу та грошей, щоб створити фізичний прототип для кожної концепції. Навіть якщо б ви могли це зробити, дати відповідь на питання, чи дизайн буде працювати, як очікувалося в космосі, може дати лише експеримент. Дуже дорого доставляти прототип в космос і просто неможливо належним чином відтворити усі граничні умови на Землі, тому потрібно використовувати моделювання."

Модель розгорнутого CubeSat від DCUBED з побудованою розрахунковою сіткою.

Команда DCUBED використовує LS-DYNA для моделювання роботи виробу в умовах космосу. LS-DYNA надає можливість проводити як стаціонарні, так і нестаціонарні розрахунки. Стаціонарні розрахунки допомагають команді зрозуміти, як виріб буде себе вести в певний момент часу, в той час як нестаціонарні розрахунки надають інсайти щодо розгортання у часі в умовах, з якими зіткнеться ракета та її вантаж.

Нестаціонарні розрахунки у LS-DYNA особливо важливі, оскільки вони дозволяють команді визначити, як ракета буде розташована у будь-який момент часу відносно векторів сонячного світла та тіні Землі. Якщо випускний привід виштовхує виріб з багажного відсіку, коли ракета перебуває в тіні Землі, температура у космосі може становити -100°С. Але потім, коли виріб потрапляє під прямі сонячні промені, температура може піднятися до +120°С. Коли конструкція потерпає від на стільки суттєвої зміни температури, вона розширюється або стискається. Це впливає на міцність конструкції, а також на динаміку механізму. 

Подивитись відео про те, як працюють сонячні батареї та антенні конструкції, що розгортаються у космосі, від DCUBED можна за цим посиланням.

Відсутність гравітації та умови середовища ускладнюють завдання. European Cooperation for Space Standardization (ECSS) та European Space Agency (ESA) визначили стандартні умови навколишнього середовища в космосі, і тому їх можна параметризувати в LS-DYNA так само, як і властивості конструкційних матеріалів.

"Космос дійсно ставить міждисциплінарну задачу", - каже Лунд, - "і вам потрібно працювати з кількома моделями одночасно, щоб отримати бажані інсайти. Коли ви поєднуєте вирішувачі, як це робить Ansys LS-DYNA, і виконуєте теплові і механічні розрахунки одночасно, ви отримуєте розуміння того, як виріб буде працювати в складному середовищі. Це велика перевага для нас."

"Ми в це втягнулися через нашу любов до космічної індустрії та переваг, які космос надав світові", - говорить Сінн. "Ми хочемо сприяти більшому розвитку цього. Для нас все полягає в тому, щоб допомогти нашим клієнтам досягти своїх цілей. Моделювання дозволяє випробувати наші випускні приводи та системи розгортання в різних умовах, щоб ми могли постачати вироби, які будуть надійно працювати в широкому спектрі умов. Це надає нашим клієнтам можливість розгортати свої продукти в той момент і так, як вони бажають, щоб досягти своїх цілей."

Бажаєте застосувати Ansys LS-DYNA? Фахівці компанії Софт Інжинірінг Груп допоможуть придбати та навчитись ефективно використовувати програмного забезпечення Ansys LS-DYNA.

Title: Where the Real Work in Space Gets Done

Author: Ansys Advantage Staff

Website Name: Ansys Blog

URL: https://www.ansys.com/blog/where-real-work-in-space-gets-done

Accessed: 23.10.2023

 

 

Що мають спільного камінці, цукерки та фармацевтичні пігулки? По-перше, вони є окремими твердими тілами, а по-друге, їх динамічна поведінка та взаємодія може бути змодельована за допомогою Rocky DEM. Уявіть складність проектування інженерних механічних систем для забезпечення якості продукту, ефективності роботи та продуктивності обладнання, в якому відбувається рух часток довільної форми. Подумайте про інсайти, які необхідно передбачити для взаємодії тисяч або мільйонів часток, коли вони стикаються одна з одною та переміщуються у машинах, які їх змішують, відокремлюють, сортують, розмелюють, розсіюють і транспортують. Уявіть собі, як біомаса, гравій та сипучі матеріали пересуваються за допомогою конвеєрів і шнеків, насіння розкидається по полю, створюється покриття пігулок, снеки транспортуються для рівномірного упаковування, або порошки змішуються та ущільнюються. Усі ці та багато інших процесів моделюються за допомогою Rocky DEM.

Метод дискретних елементів (DEM) - це обчислювальна модель, яка використовується для моделювання поведінки окремих часток. Rocky є провідним програмним забезпеченням, яке поєднує DEM та обчислювальну потужність графічного процесора (GPU) для прискорення моделювання динаміки часток, що дозволяє вам працювати з більшими обсягами даних меншу кількість часу.

Як доказ цього, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) та NVIDIA нещодавно провели перше в своєму роді моделювання поведінки системи з двохсот мільйонів часток, використовуючи програмне забезпечення Ansys Rocky DEM на GPU з обладнанням OCI.

Дізнайтеся більше про parallel load balancing алгоритм, який дозволяє Rocky більш ефективно використовувати ресурси GPU.

Сумісне моделювання часток, рідин та конструкцій

З придбанням Rocky DEM, S.L., виробника програмного забезпечення для інженерного моделювання та наукових досліджень, який діяв у партнерстві з Engineering Simulation and Scientific Software (ESSS) на протязі довгого часу в Південній Америці, Ansys додає Rocky DEM до свого портфоліо. Rocky пропонується Ansys вже  практично два роки як Ansys Rocky, партнерський продукт, і вже інтегрований з флагманським програмним забезпеченням від Ansys. Проте це придбання дозволить ще глибше інтегрувати Rocky, наприклад, включити Rocky у фреймворк PyAnsys.

Інтеграція Rocky в середовище Ansys Workbench дозволяє поєднати його з Ansys Fluent у CFD-розрахунках та Ansys Mechanical у розрахунках методом скінченних елементів (FEA) відповідно. Поєднання з Fluent дозволяє моделювати вплив рідини на потік часток і/або як частки впливають на потік рідини. Rocky DEM може бути поєднаний з Mechanical для моделювання руйнування або впливу напружень на рух механізму. Крім того, Rocky також поєднується з Ansys Motion, що дозволяє здійснювати гнучке та комплексне моделювання механічних систем, які включають рух сипучих матеріалів.

Ця інтеграція дозволяє моделювати такі складні явища, як помел кави в кавомолці, покриття шоколаду цукровою глазур'ю, прилипання до вітрового скла крапель дощу, рух скутеру по свіжому снігу, або можливий вплив пилу та пуху на роботу побутових приладів. Наприклад, Sub-Zero використав Rocky для моделювання впливу пухких летючих матеріалів на ефективність теплообмінника холодильника. У Rocky є вбудовані можливості реалістичного моделювання волокнистих матеріалів за допомогою sphero-cylinder елемента, який з'єднаний віртуальними зв'язками.

Згори: результати розрахунку поля швидкості у теплообміннику у Ansys Fluent. Внизу: результати моделювання відкладання часток на поверхнях у Ansys Rocky.

Крім того, Rocky поєднується з Ansys Maxwell і Ansys EMA3D Charge для дослідження заряджених часток, що піддаються впливу електромагнітних полів. Електромагнітні поля, змодельовані EM-вирішувачами, імпортуються у вигляді хмар точок в Rocky. Інтеграція також дозволяє здійснювати оптимізацію процесу з Ansys optiSLang.

Світ нескінченних можливостей

Від поля до фабрики, від рудників до фармацевтичних та медичних лабораторій, можливості Ansys Rocky здаються майже безмежними. Ansys працює з командою Rocky з метою розширення можливостей застосування розрахунків динаміки часток за межами DEM.

Бажаєте застосувати Rocky? Фахівці компанії Софт Інжинірінг Груп допоможуть у придбанні та використанні програмного забезпечення Ansys Rocky.

Title: Ansys Adds Rocky DEM to the Mix, Extending and Enhancing Multiphysics Simulation to Include Particle Dynamics

Author: Pedro Afonso, Particle Product Management, Ansys

Website Name: Ansys Blog

URL: https://www.ansys.com/blog/ansys-adds-rocky-dem-to-the-mix

Accessed: 9.10.2023

 

 

 

Лінійка програмного забезпечення Ansys Fluids включає інструменти обчислювальної гідродинаміки (CFD): Ansys Fluent, Ansys CFX, Ansys Forte, Ansys Turbogrid та інші. Ці інструменти дозволяють виконувати CFD-розрахунки в різних галузях промисловості — від розморожування крил літака і оцінки аеродинаміки автомобіля до розрахунку процесу переплавлення припою на друкованих платах (PCB) та моделювання електрохімічних процесів у батареях та паливних елементах.

У версії 2023 R2 додано значні оновлення, включаючи покращення багатопроцесорного (GPU) вирішувача Fluent, поліпшення інтерфейсу (UI) та досвіду користувача (UX), а також зменшення використання обчислювальних ресурсів та пам’яті.

Оновлення GPU вирішувача Fluent

Багатопроцесорний вирішувач Fluent був запропонований в версії 2023 R1, що дозволило інженерам використовувати надзвичайно складні та деталізовані моделі безпосередньо на GPU, при цьому кожен GPU замінював обчислювальну потужність сотень процесорів. Це є важливим напрямком для Ansys у зв’язку з прагненням надати користувачам можливість виконувати розрахунки швидше без втрати точності на тому ж обладнанні та виконувати тривалі розрахунки несталих процесів, що раніше було практично неможливо. Типи розрахунків, які можуть бути виконані з використанням GPU вирішувача Fluent, включають зовнішню аеродинаміку автомобілів і літаків, обладнання з деталями, що обертаються, та детальний розрахунок часу перемішування.

Проведено шість мільйонів RANS-LES (Reynolds-averaged Navier-Stokes and large eddy simulation) розрахунків з підтримкою ковзання сітки у GPU вирішувачі Fluent. Робота Fluent на двох GPU еквівалентно роботі Fluent на більш ніж 1 000 ядрах ЦП. Це дає дивовижне зростання продуктивності, зниження витрат енергії та пам'яті, а також експоненціальне зменшення вартості обладнання.

У версії 2023 R2 оновлення GPU вирішувача Fluent включають в себе:

• Можливість моделювання стаціонарних компонентів та компонентів, що обертаються, з використанням алгоритму сітки, що ковзає, — це дуже корисно для розрахунків у задачах аеродинаміки та турбомашин.
• Доступність моделі розсіювання завихрень (EDM) для відповідності статичним температурним профілям. Зараз є можливість управління частотою розв'язку RANS-рівнянь при використанні stress-blended eddy simulation (SBES).
• Збільшено швидкість розрахунків завдяки асинхронному розрахунку на GPU. Розрахунок відокремлюється від процесу побудови графіків похибок у інтерфейсі користувача, що забезпечує виконання розрахунку паралельно з оновленням даних у інтерфейсі.
• Розширення підтримки GPU-вирішувача для запуску на останніх архітектурах від NVIDIA, включаючи NVIDIA H100 та RTX 6000 Ada.

Цікавить питання точності GPU-вирішувача Fluent? Подивіться статтю за цим посиланням.

Оновлення Fluent для аерокосмічної галузі

Fluent надає широкі можливості у аерокосмічній галузі, включаючи розрахунки зовнішньої аеродинаміки для дозвукового, надзвукового та гіперзвукового режимів, аероакустику, системи опалення, вентиляції та кондиціонування повітря в кабіні, обмерзання в повітрі під час польоту, використання Fluent Aero workspace та багато іншого.

У версії 2023 R2 запропоновано автоматизований процес розрахунку з використанням моделі віртуальної лопаті (VBM). VBM модель особливо корисна у галузі міської авіації для прогнозування роботи лопатей двигунів в специфічних повітряних потоках. Робочий процес включає можливість додавати узагальнений вплив на потік без деталізації геометричних особливостей лопатей, що значно зменшує тривалість розрахунку. Крім того, з’явилася можливість можливість створення VBM-диску як області комірок розрахункової сітки без необхідності його явного визначення на етапі створення сітки. За необхідності, можливо здійснити адаптацію сітки для покращення якості елементів навколо диску. 

Покращення моделі віртуальної лопаті (VBM) у Fluent включає можливість додавати узагальнений вплив на потік без деталізації геометричних особливостей лопатей.

Покращення інтерфейсу та управління розрахунками

У версії 2023 R2 покращено графіку та поліпшено у інтерфейс користувача. Підвищено реалістичність відображення поверхонь за допомогою графічного процесора Intel OSPRay. Це дозволяє спростити інтерфейс користувача до одновіконного режиму з можливістю одночасного перегляду в реальному часі налаштувань камери, перегляду високодинамічного зображення (HDRI) та керувати налаштуваннями оточення.

Моделювання впливу хвиль на нафтову вишку з використанням графічного процесора Intel OSPRay

Також додано режим Lightweight Setup Mode для швидкого перегляду, редагування моделі, налаштування вирішувача та обробки результатів розрахунку без необхідності завантаження сітки. У цьому режимі відкриття файлу проекту з 6 мільярдами елементів розрахункової сітки відбувається лише за 80 секунд.

Екосистема розробника — API та PyFluent

Останнім часом Ansys активно працює над створенням екосистеми розробника, де користувач може здійснювати моделювання використовуючи мову програмування Python з метою розширення функціоналу та автоматизації налаштувань.

Один зі способів досягти цієї мети – використання програмних інтерфейсів застосунків (API), які дозволяють користувачам отримувати доступ до налаштувань вирішувача Fluent. Це дозволяє створювати специфічні моделі, які враховують нетривіальні вимоги щодо розробки. Наприклад, користувач може викликати послідовність команд вирішувача Fluent разом з процедурами open-source бібліотек з одного і того самого програмного середовища за визначеним сценарієм.

У версії 2023 R2 Fluent API охоплює:

• Модель дискретної фази (DPM), випромінювання, перенос часток, VBM;
• Взаємодія між сітками різних типів;
• Керування методом розрахунку та його налаштування;
• Робота з файловою системою: автоматична трансляція .jou-файлів у .ру формат.
• Підтримка символу підстановки (wild card) для названих об'єктів.

Оновлення PyFluent:

• Field data, режим побудови сітки;
• Покращення багатопотоковості;
• Пакетне виконання кількох операцій за один віддалений виклик.

PyFluent вимагає версії Ansys 2022 R2 або новіше, встановленої локально. Ви можете дізнатися більше про те, як використовувати PyFluent тут.

Оновлення Ansys Turbogrid та Ansys CFX

Оновлення у Turbogrid версії 2023 R2 включають нові можливості створення сітки, зокрема можливість створювати сітки для турбін типу Каплана та Френсіса. Крім того, побудування сітки за методом ATM3D використовує багатопотоковість, що забезпечує загальне прискорення процесу на 30%.

У CFX версії 2023 R2 впроваджено можливість поєднання систем розрахунку Ansys Mechanical та CFX для розрахунку аеромеханіки, що, наприклад, дозволяє легко передавати складні власні форми коливань з Mechanical до CFX при розрахунку аеродинамічного демпфування. Поєднання систем розрахунку супроводжується автоматичним вирівнюванням геометрії між моделями Mechanical та CFD.

Поєднання систем розрахунку Ansys Mechanical та CFX з автоматичним вирівнюванням геометрії

Залишились питання? Звертайтесь до фахівців компанії Софт Інжинірінг Груп, які з радістю нададуть консультацію з питань використання програмного забезпечення Ansys у моделюванні гідрогазодинаміки.

Title: What’s New in the Ansys Fluids Product Line for 2023 R2?

Author: Theresa Duncan, Product Marketing Manager, Ansys

Website Name: Ansys Blog

URL: https://www.ansys.com/blog/fluids-2023-r2

Accessed: 15.09.2023

Багато хто навіть не здогадується, що в автомобілі існують десятки блоків електронного управління (ECU) – печатні плати (PCB) в металевих або пластикових корпусах – які відповідають за контроль і моніторинг роботи та безпеки систем управління автомобіля. Ці блоки повинні працювати протягом всього терміну служби автомобіля і піддаються багатьом циклам нагріву та охолодження. Наприклад, коли ви запускаєте автомобіль після того, як він охолонув за ніч. Автомобіль нагрівається під час руху і охолоджується при зупинці. Це є прикладом "зовнішнього" температурного циклу навантаження.

Інші, так звані «активні» цикли температурного навантаження можуть виникати локально у конкретних електронних компонентах на печатній платі. Наприклад, транзистор MOSFET споживає велику кількість струму і нагріває плату поблизу свого розташування, що викликає додаткові цикли температурного навантаження. Градієнти температур призводять до виникнення місцевих термомеханічних напружень внаслідок нерівномірного температурного розширення. Оскільки плата обмежена своїм корпусом, це може призвести до вигину плати і створення додаткового навантаження на припій, який з'єднує компоненти з платою. Якщо один припій відмовить, це може мати ефект доміно, що впливає на надійність всієї системи.

Для забезпечення надійності конструкції блоків електронного управління попередньо, перед випробуваннями ECU у кліматичних камерах, проводиться моделювання. Але донедавна можливості моделювання були дуже обмежені. Підхід на основі використання степеневого закону – моделювання лише кількох циклів з прогнозом тривалості служби припоїв – має широке застосування, але має і багато недоліків. Інженери Youssef Maniar і Marta Kuczynska з компанії Robert Bosch GmbH в Німеччині розробили точну нелінійну модель пошкодження, яка може передбачати термін служби з'єднань з припоєм. Проблема, з якою вони стикнулися, полягає у тому, що прогноз тривалості служби включає в себе моделювання абсолютно всіх циклів навантаження, накладених на компоненти, і обчислювальні витрати, відповідно, дуже великі. Приблизно два роки тому вони прочитали наукову статтю, яка описувала спосіб «стрибків» через деякі цикли для прискорення моделювання. Вони звернулися до компанії Ansys з пропозицією реалізувати цей інноваційний метод обчислення в Ansys Mechanical, і компанія Ansys з радістю погодилася це зробити.

Моделювання стрибка

Основи методу «стрибків» (cycle jumping)

Математика, що стоїть за можливістю «стрибати» через велику кількість термомеханічних циклів навантаження для суттєвого прискорення моделювання без втрати точності, складна, але програмне забезпечення аналізує градієнти змінних величин (наприклад, напруження), щоб визначити, коли можна пропустити наступні N циклів навантаження. Максимальне значення N повинно бути визначено інженером заздалегідь разом з іншими параметрами, оптимізуючи розрахунок.

«Програмне забезпечення визначає величину кроку самостійно, аналізуючи змінні величини, але все ще потребує керуючих вхідних даних від користувача», - кажуть вони. Програмне забезпечення повинно обчислювати принаймні три проміжні цикли між стрибками, але це число може бути налаштоване інженером. «Таким чином, алгоритм виконує стрибок, а потім обчислює кількість послідовних циклів, визначених користувачем, для наступної оцінки, щоб визначити, чи треба продовжувати моделювати цикли навантаження, чи дозволити наступний стрибок».

Величина градієнту каже про те, чи система стабільна в даній точці, чи швидко змінюється. Якщо величина швидко змінюється, моделювання додаткових проміжних циклів є суттєвою. Якщо зміна стабільна, може бути корисним здійснити наступний стрибок для прискорення моделювання.

Інженер повинен розуміти змодельовану систему для того, щоб визначити належне співвідношення врахованих циклів до відкинутих циклів, що інколи потребує початкового тесту методом проб та помилок.

«Якщо амплітуда навантаження не дуже велика, ви можете дозволити алгоритму пропустити набагато більше циклів», - каже Kuczynska.

Реалізація методу «стрибків» (cycle jumping)

Спочатку інженери Bosch взяли на себе ініціативу реалізувати метод самостійно, написавши свої власні алгоритми. Це було успішним доказом концепції, але це було не зручно для користувачів. По суті, процедура включала в себе проведення моделювання в Ansys Mechanical, вихід з платформи Ansys, виконання стрибка в програмному забезпеченні Bosch і, після цього, знову продовження моделювання у Mechanical.

«Ця процедура була призначена лише для тестування методу», - каже Kuczynska. «Як вона працює? Чи сприяє вона підвищенню ефективності розрахунку?»

Коли вони визначили, що новий метод працює, вони звернулися до Ansys із пропозицією включити його до Mechanical. Команда Ansys відразу позитивно відреагувала на цю можливість.

Через два роки можливість алгоритму стала частиною комерційного релізу Mechanical. Перший сумісно створений алгоритм був неоптимальним, тому команди Bosch і Ansys продовжили співпрацювати, поки не досягли бажаного результату. Другий алгоритм був саме тим, що вони шукали.

«Ми мали два роки чудових дискусій з Ansys, взаємно коригуючи алгоритм, щоб він працював так, як ми це бачимо», - каже Maniar. «Для нас було дуже важливо проводити обговорення на високому технічному рівні між інженерами Bosch і Ansys».

Kuczynska була особливо вражена роботою алгоритму після порівняння результатів розрахунків зі стрибками та результатів розрахунків повної історії навантаження.

«Я дивуюся, наскільки розумним є цей стрибок», - говорить вона. «Пропускання великої кількості термомеханічних циклів обов'язково вносить певну похибку через використання екстраполяції. Але після кількох послідовних циклів, які він обчислює після стрибка, відбувається збіжність до результатів повного розрахунку, і ми бачимо, що точність прогнозу дійсно дивовижна».

Майбутнє застосування методу

Показавши, що техніка стрибка добре працює у автомобільній галузі для прогнозу терміну служби припоїв в умовах термомеханічної втоми, інженери компанії Bosch прагнуть розширити цей метод для прогнозу інших механізмів пошкодження. Матеріали постійно зазнають зміни властивостей під впливом часу, термомеханічного навантаження та процесу старіння, наприклад при термічно-індукованому окисленні полімерів, яке може призвести до зростання жорсткості та деградації електронних компонентів.

«Ця техніка моделювання може бути використана для прогнозу будь-якої циклічної нелінійної еволюції матеріалу в системі», - каже Kuczynska. «Це сприяє розробці нових методів. Я маю на увазі, раніше ми навіть не мріяли про можливість прогнозу абсолютного терміну служби на основі моделювання різних механізмів циклічного старіння. Тепер у нас є така можливість».

Техніка стрибка також буде корисною для нових розробок у автомобільній галузі.

«Завдяки автономному водінню та електрифікації автомобільної індустрії, ми стикаємося з новими випадками навантаження і новими компонентами», - каже Maniar. «Це означає, що ми маємо нові електронні системи, і мати прискорений метод віртуальних випробувань, подібний до цього, стане ще важливішим для процесу розробки».

Youssef Maniar і Marta Kuczynska, разом із колегами Alexander Kabakchiev та Masoomeh Bazrafshan з компанії Bosch, а також Peter Binkele та Siegfried Schmauder з Інституту матеріалознавства при Університеті Штутгарту, Німеччина, опублікували статтю, в якій описали свої відкриття, під назвою «Моделювання нелокальних пошкоджень при відмові з'єднань з припоєм при циклічному термомеханічному навантаженні», яка була опублікована у доповідях міжнародної технічної конференції ASME 2021 Packaging and Integration of Electronic and Photonic Microsystems.

Bosch і Ansys наразі спільно працюють над технічною статтею, в якій описують новий метод для публікації в науковому журналі, щоб інші інженери могли користуватися інноваційною технікою моделювання.

Фахівці компанії Софт Інжинірінг Груп з радістю проконсультують з питань використання програмного забезпечення Ansys у моделюванні втоми виробів при термомеханічному циклічному навантаженні.

Title: Jumping Over Thermal Cycles Accelerates Thermomechanical Fatigue Simulations

Author: Tim Palucka, Managing Editor, Ansys Advantage

Website Name: Ansys Blog

URL: https://www.ansys.com/blog/skipping-thermal-cycles-accelerates-thermal-fatigue-simulations

У той час, як штучний інтелект (АІ), машинне навчання (МL) та моделювання революційно змінили спосіб, яким людство обробляє інформацію та робить прогнози, головний технічний директор Ansys, доктор Prith Banerjee, пояснює, які нові технічні можливості з’являються, коли вказані технології працюють разом.

Як AI/ML та моделювання пов’язані між собою?

AI/ML та моделювання - це різні технології, які потужно доповнюють одна одну.

По-перше, є AI, який створює системи, що моделюють поведінку людини на основі правил. МL є різновидом AI, який дозволяє комп'ютерам автоматично вивчати правила на основі тренувальних даних. А ще є моделювання, яке аналізує реальні вироби та системи за допомогою віртуальних моделей.

Незважаючи на те, що вони є незалежними концепціями, вони постійно взаємодіють між собою. Моделювання використовує техніки AI та МL для швидшого та простішого моделювання. Зі свого боку, AI та МL використовують моделювання для створення синтезованих даних з різних галузей та застосунків.

Як AI/ML та моделювання співпрацюють?

Протягом останніх 50 років ми використовували моделювання для прискорення інновацій у виробництві. В той же час наші партнери в спільнотах AI/ML працювали, щоб зробити технологію настільки ж розумною, як людський мозок.

Сьогодні AI/ML використовуються для збільшення швидкості та спрощення моделювання, а моделювання, в свою чергу, надає AI точні синтезовані дані, щоб зробити інтелектуальні системи розумнішими.

Коли ці технології працюють разом, вони роблять інновації можливими і доступними для всіх.

Як AI/ML вплинули на розвиток моделювання?

Найбільш фундаментальною функцією моделювання є прийняття кращих рішень швидше, а AI та ML є критичними факторами для досягнення цієї мети. AI/ML можуть допомогти розробнику розпочати з високорівневої специфікації, автоматично згенерувати 10 000 варіантів розробки і швидко оцінити, які з них є найкращими.

Різноманітні підходи AI/ML, включаючи підходи " bottom-up", "top-down", моделі зі зниженим порядком (ROM) та великі мовні моделі (LLM), дозволяють вирішувачам виконувати більш швидкі та точні прогнози.

Особливо корисними у полегшенні використання вирішувачів можуть бути великі мовні моделі, такі як ChatGPT. Наприклад, якщо один з наших інженерів бажає провести моделювання електричного автомобіля, він спочатку мусить перекласти специфікації для різних систем (наприклад, батареї, двигуна, зарядного пристрою тощо), що вимагає багато часу та експертизи.

Але з великими мовними моделями (LLM) будь-хто може написати ствердження англійською мовою, яка просто описує бажаний результат, наприклад: "Розробити електричний автомобіль з запасом ходу 2 000 миль, який розганяється від 0 до 60 миль/год за одну секунду". Система моделювання автоматично згенерує множину рішень для всього автомобіля, деякі з яких можуть ніколи і не прийти на думку людини.

AI також може покращити спосіб написання коду. Коли розробнику потрібно оновити функціонал програмного забезпечення Ansys, AI може запропонувати фрагмент коду для вирішення проблеми. Це покращує продуктивність розробника, а також покращує сервісне обслуговування клієнтів. Шляхом аналізу даних з тисячі взаємодій з клієнтами, віртуальні агенти можуть швидко надавати підтримку на першому рівні, звільняючи експертів та дати їм можливість відповідати на більш складні питання.

У той час, як AI/ML інтегрує більш ніж мільярд джерел інформації, як забезпечується точність?

Коли розробник бере специфікацію автомобіля, він не тільки використовує свої знання, але і здатність мислити раціонально та вирішувати проблеми.

Коли AI моделює автомобіль, він збирає посилання з різних джерел, деякі з яких можуть бути ненадійними, походити від конкурентів або захищеними законом. Тому людський контроль та методи, такі як «explainable AI», важливі.

У Ansys ми використовуємо власну інтелектуальну власність (IP) та застосовуємо двигун ChatGPT на основі бази даних, яку ми будували протягом понад 50 років. Це знання, яке ми здобули завдяки тисячам взаємодій між нашими клієнтами та командою Ansys Customer Excellence (ACE). Для забезпечення надійності та точності ми покладаємося на власні джерела.

На що чекати від AI/ML та моделювання?

Коли Форд починав будувати автомобілі, технологія виробництва визначала, які деталі вони могли використовувати – формовка та лиття під тиском у формі прямокутників та циліндрів. Тому все виглядало однаково. Ідею створити автомобіль, який виглядає як птах, в таких умовах складною уявити. Але тепер, завдяки підходу generative design та адитивному виробництву, можливо створювати дуже складні об'єкти.

Сьогодні Ansys працює над платформою машинного навчання, де можна формулювати вимоги до дуже складних розробок. Результатом буде можливість генерувати тисячі нових ідей, які розробник навіть не може уявити. Усі ці варіанти буде можливо швидко оцінити за допомогою моделювання, а кращий з них буде обраний розробником. Коли моделювання та AI/ML працюють разом, відкривається неймовірний потенціал.

Бажаєте дізнатися більше завітайте до сторінки  Shaping the Future Through Artificial Intelligence and Simulation.

Фахівці компанії Софт Інжинірінг Груп із задоволенням дадуть консультацію щодо можливостей інтеграції AI/ML у Ваші Ansys проекти.

Title: How Artificial Intelligence, Machine Learning, and Simulation Work Together

Author: Mazen El Hout, Senior Product Marketing Manager, Ansys

Website Name: Ansys Blog

URL: https://www.ansys.com/blog/ai-ml-simulation-work-together

Accessed: 21.07.2023