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3D打印技术

怎样运用GPU完成强劲的创成式人工智能技术建模与模拟仿真


发布日期:2021-01-11 来源: 凌云3D


有关算力对当代根据优化算法的各种各样技术性的功效,《暗知识》一书里提及,假如说优化算法是模块的设计,那麼算力是模块的大马力,而数据信息是模块的然料。

在图象语音识别技术、自动驾驶等人工智能技术行业的应用方面,图像处理器 (GPU)正快速扩张销售市场占有率,而Google专业为人工智能技术产品研发的TPU则被视作GPU的竞争者。当与创成式设计技术性融合应用时,GPU加速模拟仿真的高效率增益值将进一步变大。

创成式设计与模拟仿真。来源于:PTC

算力颠覆式创新优化算法

l 创成式设计与模拟仿真的融合

创成式设计(Generative Design)是一种设计全过程,在其中人工智能技术会对于技术工程师设定的主要参数和作用总体目标提升设计。技术工程师设定荷载,原材料管束和初始条件,明确其作用总体目标,根据创成式算法优化设计室内空间内的原材料合理布局,以考虑这种技术工程师设定的总体目标并利润最大化特性。

创成式设计(Generative Design)是依据一些起止主要参数根据迭代更新并调节来寻找一个(提升)实体模型。拓扑优化(Topology Optimization)是对给出的实体模型开展剖析,普遍的是依据初始条件开展有限元,随后模型拟合形变或删剪来开展提升。

很多人认为创成式设计是拓扑优化或程序流程建模的一个支系。但事实上,创成式设计是是一个人工智能技术驱动器的步骤,运用云来根据探寻不计其数的建模概率来促进自主创新设计,而不是简易地从原先的设计计划方案中探寻怎样降低原材料。

创成式设计将激起设计师根据手动式建模不容易得到的观念设计灵感,造就出有着不寻常的繁杂几何图形构造设计著作。三维打印技术性因为能够将繁杂的设计转换为实际,终究已变成创成式设计的“好朋友”。

但是一般 创成式设计出去的結果相匹配着很各种不同的设计,现如今,商品设计师能够在其三维CAD建模自然环境中立即运作模拟仿真。根据现代计算机的GPU作用加速,这种模拟仿真使设计工作人员可以以互动的脚步作出聪明的管理决策,而不用等候剖析工作人员对设计开展网格图区划并运作有限元(FEA)。

在这些方面,欧特克(Autodesk)2019年11月就公布了与工业生产模拟仿真软件公司ANSYS 中间的下一步合作关系,彼此将创建起设计手机软件与模拟仿真软件的无缝拼接互用,为生产制造客户产生颠覆性的设计与工程项目灵敏性。这类协作能够完成提高创成式设计等新的自动化技术步骤,而自动化技术的步骤将减少商品上市时间,使好几个工程项目精英团队能够更加畅顺的地一起工作中。

l GPU加速创成式与模拟仿真融合

充分考虑领域专业技能的差别,GPU加速模拟仿真是提高创成式设计的基本。GPU加速模拟仿真身后的数学分析模型能够显示信息出很多自变量怎样危害设计,包含离散系统静地应力、震动容时容差、流体力学和热对流等。自然,这种自变量并并不是独立存有的。GPU加速模拟仿真已经快速贴近能够评定这种自变量的协作相互影响怎样危害设计特性的程度。

“算力是模块的大马力”,创成式设计相匹配的商品设计一般 十分复杂,而模拟仿真对危害商品设计周期时间的实际意义重特大,如何使精英团队能够迅速地开展迭代更新,并防止开展价格昂贵的原形设计流程和中后期设计变动,GPU加速创成式与模拟仿真的融合,一切已经逐渐。

当应用创成式方式开展设计提升时,基因遗传算****迭代更新调节设计并在给出新配备的状况下仿真模拟特性。以这类方法,出現了更高效率和性能卓越的设计配备。GPU解决工作能力越大,系统软件运作仿真模拟的速率就越来越快,进而使创成式的设计专用工具可以对于大量自变量开展提升另外并行处理开发设计大量解决方法。

与基础拓扑优化对比,创成式设计的关键优点之一是可以对于不一样的生产技术开展提升。创成式设计与模拟仿真融合的能量不仅于生产制造提升,这类方式还能够紧紧围绕各种各样作用总体目标开展提升,包含原材料、抗压强度、热传导、流体力学和净重。并且,从纯碎的商业服务视角看来,额外到即时市场信息的创成式设计方式能够考虑到成本费管束。最终,创成式式设计会寻找可以最有效地均衡这种互相管束总体目标的解决方法。

GPU加速的模拟仿真使缺乏经验的技术工程师能够迅速检测她们的设计,而创成式设计则根据容许她们快速优化她们的设计而走得更长远。模块化设计创成式设计能够进一步提高初学者技术工程师的生产主力,在模块化设计创成式设计中创建模块来处理通用性难题。

根据全自动寻找处理繁杂设计挑戰的解决方法,创成式式设计能够进一步提高生产效率并减少设计周期时间,与模拟仿真融合在一起能够提升经营高效率,加速自主创新并迅速地将其商品走向市场。

l GPU对生产制造全过程的适用

依据销售市场观查,GPU的运用不但反映在模拟仿真行业,伴随着三维打印机的规格,屏幕分辨率,精密度和精确性的提升,驱动器该过程中所需的信息量也随着提升。拿hp惠普(HP)的MJF 三维打印机所解决的三维文档来举例说明,图片大小常常超出4.5 TB,而这种文档相匹配的搭建容积为380 x 284 x 380mm。假如搭建容积提升50%,则该图片大小将提升3.375(1.5 ^ 3)或累计15.2 TB。在这般极大的文档状况下,应用老版或仅CPU的手机软件解决方法来解决这类信息量已越来越毫无根据,一切已经更改。

GPU功能齐全、灵便、可拓展且价格实惠。悲剧的是,除开3D渲染好看的图片外,大部分也没有用以计算几何中。在生产制造全过程中运用GPU的数据处理方法和数学计算代表着能够在电子计算机和三维打印机中解决许多档案。客户不用每一次搭建都必须TB级的生产制造数据信息,只必须相关怎样形成零件的命令,如今就可以在三维打印机中开展测算。

l GPU对数字孪生体技术性的适用

不但是解决打印前的数据信息,在打印全过程中,原点全过程监管和意见反馈是一个发展趋势中的行业,关键运用在金属材料PBF 三维打印技术性(粉末状床熔融)。伴随着客户逐渐期待大量的过程管理,她们必须更繁杂的专用工具。依据大家的销售市场观查,当今另外应用反馈机制和融合了模拟仿真软件作用的“前馈控制”系统软件已经盛行,比如Ansys和Altair已经科学研究在搭建全过程中调节打印主要参数。将此数据驱动管理决策与三维打印机中的GPU数学计算紧密结合,数字孪生体技术性促使繁杂的三维打印全过程越来越轻轻松松,进而降低常见故障,提升零件品质并更智能化地应用原材料。

l GPU对高通量测序三维打印文档的适用

伴随着数据驱动管理决策的发展趋势,高通量测序数据信息的解决越来越至关重要,在这些方面,依据三维科学研究谷的销售市场观查,美国西海岸的初创公司Dyndrite的用以增材制造的新三维几何图形核心应用初始的数学课表明方式(B样条曲线,NURBS和B-rep数据信息)来出示更强的增材生产加工途径。根据不依靠STL那样的数百万个三角形来界定打印,Dyndrite的解决方法防止了“数据信息澎涨”,并能够提升打印零件的品质。这代表着根据清除必须维修STL的损耗角动量的流程,进而提升了精确性并提升了生产制造速率。

Dyndrite的增材制造工具箱(AMT)能够导进当地CAD文档以维持零件品质,并简单化CAD到打印工作内容。来源于:Dyndrite

手机软件已经吞食整个世界,Dyndrite的解决方法也是根据GPU的,依据大家的销售市场分辨,GPU与CPT的运用融合将渗入从建模模拟仿真到数字孪生体技术性,再到过程管理等三维打印加工工艺链的各个方面,而由GPU这类算力所支撑点的人工智能技术优化算法将执政三维打印的各个方面。

大家坚信GPU与CPT的运用融合将为三维打印领域产生极大的新高效率和机会。迅速,三维打印领域会发觉,一家三维打印公司最好是精英团队中有一些人能够撰写编码,不然那样的公司将越来越举步维艰。


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