Современные инженерные задачи требуют не только высокой точности расчетов, но и умения находить оптимальные решения в условиях множественных ограничений. Этим вопросам был посвящен вебинар компании Advance Engineering, в рамках которого Артем Митраков, руководитель отдела интеграции цифровых технологий, и Юлия Быкова, ведущий специалист отдела интеграции цифровых технологий, продемонстрировали, как платформа DT Enterprise позволяет автоматизировать процесс оптимизации на примере снижения массы обтекателя при соблюдении прочностных требований.
Платформа представляет собой инструмент для автоматического подбора оптимальных параметров изделий и процессов. Она берет на себя рутинную работу по перебору сотен вариантов конструкций и находит среди них тот, который удовлетворяет все заданные требования.
В данном случае в рамках вебинара задача заключалась в оптимизации конструкции обтекателя с целью минимизации ее массы. Ограничения включали допустимые напряжения в материале не более 180 МПа для элементов крепления и 20 МПа для самого обтекателя. Внешним условием служило поле давлений, полученное при максимальной скорости движения транспортного средства. Варьирующими параметрами были толщина обтекателя в диапазоне от 9 до 15 мм, а также толщины труб и упоров с шагом 0,1 мм в диапазонах от 1 до 5 мм и от 1 до 10 мм соответственно.
Основой для оптимизационного процесса стала автоматизированная расчетная цепочка, разработанная ранее. Ресурсоемкий расчет аэродинамики выполнялся только один раз для получения поля давления, которое затем использовалось в многократных расчетах прочности в рамках оптимизации. Это позволило значительно сократить вычислительные затраты.
Для организации процесса оптимизации в цепочку был интегрирован блок Design Space Exploration (DSE). Блоки, отвечающие за расчет аэродинамики, были объединены в составной блок для упрощения структуры. Также были добавлены дополнительные блоки на Python и NX для автоматического обновления и сохранения оптимальной геометрической модели в формате .prt.
Хотелось бы отметить, что блок DSE предлагает достаточно широкий спектр алгоритмов для решения подобных задач, включая одно- и многокритериальную, а также робастную оптимизацию. Он способен работать с большим количеством переменных, нелинейными, мультимодальными и зашумленными функциями, учитывать неопределенности и обрабатывать области неопределенного поведения модели.
В результате работы оптимизационная цепочка выполнила 81 операцию. Расчет, занявший 12 часов, позволил получить оптимальные значения толщин, которые соответствовали всем заданным ограничениям. Ключевым достижением стало уменьшение массы конструкции на 19%.
Продемонстрированный в рамках вебинара кейс является одним из примеров возможностей платформы. Она также предоставляет среду визуального программирования для построения сложных расчетных цепочек с поддержкой ветвления, циклов, обработки ошибок и параллельного выполнения. Кроме того, платформа поддерживает совместное создание расчетных схем с разграничением прав доступа. Все вычисления могут выполняться на сервере, в корпоративном или частном облаке с доступом из любого веб-браузера с разных устройств. Для интеграции с внешними корпоративными экосистемами, такими как PLM и SPDM, предлагается документированный REST API.
Платформа также позволяет создавать на основе автоматизированных цепочек простые приложения с кастомными интерфейсами. Эти приложения можно защитить от изменений и предоставлять коллегам, которые не являются экспертами в расчетах, но нуждаются в результатах оптимизации для принятия решений.
Помимо оптимизации платформа предоставляет инструменты для машинного обучения, включая построение предиктивных моделей, оценку неопределенностей (UQ), идентификацию и калибровку моделей. Для работы с ресурсоемкими расчетами DT Enterprise предлагает систему управления вычислительными ресурсами с поддержкой распределенных гетерогенных сред, включая возможность запуска задач на суперкомпьютерах.
Вебинар наглядно продемонстрировал, что современные отечественные решения уже сейчас обеспечивают возможность не только автоматизировать рутинные операции, но и выстраивать целостные сквозные процессы от параметризации модели и запуска ресурсоемких расчетов до автоматического анализа результатов и получения готовой оптимальной конструкции. Такие решения позволяют инженерам сосредоточиться на постановке задач и анализе результатов, перекладывая трудоемкую вычислительную работу на плечи автоматизированной системы.
