Giải quyết các thách thức thiết kế trong quá trình điện khí hóa tỷ lệ cá cược tiện: tỷ lệ cá cược tiện nhẹ, có khả năng chống va chạm cao và vai trò của các giải pháp AI đổi mới

Giải pháp cải tiến giúp giảm trọng lượng xe

Mubea là đối tác quốc tế trong ngành ô tô và là chuyên gia sáng tạo về trọng lượng nhẹ Là một công ty do gia đình sở hữu và sở hữu đồng nghĩa với sự thành công lâu dài, bền vững, Mubea là một công ty toàn cầu có trụ sở chính tại Becomen, Đức, có văn phòng tại 45 địa điểm tại 20 quốc gia trên thế giới

Năng lực cốt lõi của Tập đoàn Mubea là phát triển và sản xuất cải tiến các bộ phận nhẹ, góp phần vào sự thành công của các doanh nghiệp ô tô với hệ truyền động thông thường và điện khí hóa Hơn nữa, Mubea cũng đã cố gắng thiết lập bí quyết cốt lõi của mình trong các lĩnh vực di chuyển khác, đặc biệt là trong ngành hàng không

Qua nhiều thập kỷ, Mubea đã phát triển để trở thành một trong những nhà cung cấp Cấp 1 về các sản phẩm khung gầm, thân xe và hệ thống truyền động trong ngành ô tô Giống như bản thân các sản phẩm, quy trình phát triển sản phẩm là duy nhất và được tùy chỉnh Thiết kế của Mubea là kết quả của một loạt khám phá thiết kế nhằm tìm ra sự dung hòa tốt nhất giữa tất cả các yêu cầu cạnh tranh như trọng lượng, độ tin cậy và chi phí

Tiến sĩ Niklas Klinke (Trưởng nhóm - Công cụ và tỷ lệ cá cược pháp kỹ thuật, Phát triển cơ thể mới) nói:

"Tại Mubea, chúng tôi tận dụng các kỹ thuật tối ưu hóa thiết kế để tìm ra cấu hình sản phẩm đáp ứng nhu cầu của khách hàng Quy trình này sử dụng phân tích phần tử hữu hạn (FEA) Các đề xuất thiết kế được đánh giá tự động dựa trên chuỗi quy trình CAE đặc biệt Tối ưu hóa dựa trên siêu mô hình xác định sự phân bố hình dạng và độ dày tối ưu của bộ phận

Các tỷ lệ cá cược pháp trước đây là trích xuất các kết quả chính như chuyển vị và lực tối đa dưới dạng giá trị vô hướng, đồng thời tạo ra các mô hình dự đoán có thể nhanh chóng đánh giá thiết kế mà không cần phân tích FEA toàn diện tỷ lệ cá cược pháp này rất hiệu quả trong hầu hết các trường hợp, nhưng bây giờ bằng cách sử dụng Neural Concept Shape chúng ta có thể làm những việc sau:

1 Sử dụng hành vi mô hình hoàn chỉnh và vật lý cơ bản, không chỉ một kết quả quan trọng duy nhất
2 Tận dụng kết quả mô phỏng trước đây từ các dự án cũ để giảm thêm nỗ lực đào tạo mô hình''

Sách trắng này tập trung trình bày cách Mubea giải quyết những thách thức sau:

・Cách dự đoán phản hồi của trường 3D cho một tập dữ liệu nhất định
・Suy nghĩ về các công cụ xác minh thiết kế mà nhà thiết kế có thể sử dụng
・Cách tận dụng kiến thức và kinh nghiệm tích lũy của Mubea về mặt dữ liệu được lưu trữ

Hình bên dưới thể hiện thiết kế điển hình của vỏ pin:

Dự án đổi mới: Sứ mệnh

Nhiệm vụ của Khái niệm thần kinh là dẫn đến những cải tiến thiết kế cơ bản đồng thời giảm thời gian làm việc của kỹ sư Lần này, chúng tôi sẽ giới thiệu cách Mubea và Neural Concept đã hợp tác thiết kế vỏ pin cho xe điện Sách trắng này giới thiệu Hình dạng khái niệm thần kinh (NCS), áp dụng tỷ lệ cá cược pháp học sâu Đây là giải pháp tận dụng dữ liệu của công ty như CAD và mô phỏng 3D (CAE) để tạo các ứng dụng dựa trên AI, cho phép tất cả các kỹ sư trong công ty có được kết quả mô phỏng gần như theo thời gian thực

Điều quan trọng là các kỹ sư thiết kế phải xác minh rằng thiết kế của họ sẽ đảm bảo tính toàn vẹn về cấu trúc của ắc quy khi va chạm với xe bên hông Điều này cho phép chúng tôi khám phá hàng trăm lựa chọn thiết kế được thúc đẩy bởi các yêu cầu về giảm trọng lượng và đóng gói

Dự án đổi mới: Thực thi

Thử thách đối với dự án này là đảm bảo rằng các thanh ray bên của vỏ pin không chạm vào pin Một tỷ lệ cá cược pháp phổ biến là tạo mẫu báo cáo đo một trong các khoảng cách giữa các thành phần của lực tiếp xúc

"Theo cách tiếp cận cũ, chúng tôi đặt lực tiếp xúc về 0 và tối ưu hóa độ dày Tuy nhiên, chất lượng mô hình của tỷ lệ cá cược pháp này rất kém do tính phi tuyến và tính không ổn định của phản ứng quanh mức 0 Do đó, chúng tôi đã tìm kiếm một giải pháp có thể dự đoán biến dạng 3D và đo khoảng cách cũng như va chạm tại chỗ"

Vì vậy, thách thức đối với nhóm Khái niệm thần kinh là xây dựng một ứng dụng dựa trên AI hoạt động gần như theo thời gian thực và có thể cung cấp câu trả lời cho các nhà thiết kế mà không bỏ lỡ quan điểm ngay cả theo cách tiếp cận đơn giản Quan trọng nhất, nó cho phép chúng tôi dự đoán liệu một cấu hình thiết kế cụ thể có gây ra tiếp xúc với pin trong quá trình mô phỏng sự cố hay không Các số liệu về độ tin cậy không bao gồm "dương tính giả", trong đó ứng dụng dự đoán mức độ hiển thị trong khi thực tế không có và "âm tính giả" tối thiểu, trong đó ứng dụng không làm nổi bật mức độ hiển thị

Đối với hàng trăm thiết kế được nhập vào ứng dụng này, phần mềm cơ bản, Neural Concept Shape (NCS), chỉ dự đoán một kết quả âm tính giả và không có kết quả dương tính giả Đây là điều quan trọng nhất và mô hình thay thế này có thể được sử dụng để tối ưu hóa thiết kế vỏ pin

Một phân tích chi tiết hơn đã được thực hiện về chất lượng dự đoán của chuyển vị XYZ và lực tối đa Một thước đo hợp lý về độ chính xác của công cụ dự đoán cơ bản (NCS) là hệ số xác định R2 Mô hình thay thế đạt độ chính xác rất cao, với điểm R2 trên bộ kiểm tra được trình bày trong Bảng 1:

"Chúng tôi đã biết rằng bằng cách sử dụng NCS, mạng thần kinh có thể tìm hiểu tính chất vật lý của vấn đề Phản ứng biến dạng của mỗi nút có xu hướng mượt mà hơn nhiều so với phản hồi khoảng cách tối thiểu và chất lượng của kết quả được cải thiện đáng kể Giải pháp cũ của chúng tôi có R² là 85% và sai số là 30 Kết quả này mở ra khả năng áp dụng các ứng dụng tiếp theo"

NCS đã tạo một ứng dụng web nhỏ không chỉ sử dụng các dự đoán phản hồi trường 3D trong vòng tối ưu hóa mà còn cho phép bạn trực quan hóa các dự đoán mô hình mà không cần sử dụng bộ giải bổ sung Hình 2 thể hiện kết quả dự đoán của NCS so với mô phỏng FEA với hình học thử nghiệm:

"Các ứng dụng web như thế này cho phép các nhà tỷ lệ cá cược kế nhận được phản hồi trực tiếp về tỷ lệ cá cược kế của họ mà không cần phân tích FEA chính thức Kinh nghiệm của nhà tỷ lệ cá cược kế thường rất quan trọng để đạt được hành vi biến dạng mạnh mẽ và được xác định rõ ràng, nhưng điều quan trọng nhất ở đây là hiểu rõ chất lượng của mô hình để tránh khiến các kỹ sư lái sai hướng"

Độ tin cậy là cốt lõi của quy trình

Củng cố khái niệm về độ tin cậy NCS, các kỹ sư có thể sử dụng thước đo độ tin cậy được cung cấp cho mỗi dự đoán để quyết định xem có nên tin cậy các dự đoán NCS hay không Hình 3 cho thấy rằng nếu người dùng chọn ngưỡng chấp nhận để không tin tưởng khoảng 10% dự đoán dựa trên số liệu này thì điểm R2 cho 90% dự đoán đáng tin cậy sẽ là 0,95 cho tải tối đa 10% dự đoán còn lại dưới ngưỡng dung sai đã chọn có thể được mô phỏng bằng CAE nếu muốn Lợi ích của những mô phỏng mới này là chúng có thể được sử dụng để dạy các mô hình AI (học sâu) cơ bản cách đưa ra dự đoán tốt hơn trong tương lai

tỷ lệ cá cược pháp này được áp dụng cho một loạt mô phỏng được tạo theo đợt dựa trên các tham số được xác định rõ NCS cũng cho phép đào tạo mạng bằng cách sử dụng bất kỳ thiết kế nào trước đây, do đó, bằng cách tận dụng kiến ​​thức thu được từ các dự án trước đây, các thiết kế tối ưu có thể đạt được nhanh hơn

"Mặc dù chúng tôi chưa đánh giá tính năng cụ thể này nhưng chúng tôi rất quan tâm đến các ứng dụng trong tương lai Với nhiều dữ liệu được lưu trữ và phân loại chính xác hơn trong hệ thống SDM, công nghệ này có thể được áp dụng để nhanh chóng đạt được thiết kế tối ưu cho các sản phẩm đã biết"

Kết luận: Mô phỏng dành cho nhà tỷ lệ cá cược kế

Quy trình này cho phép ngay cả những nhà thiết kế không có kỹ năng mô phỏng va chạm cũng có thể tính toán chuyển vị và tải trọng tối đa trong khoảng một giây, mang tính cách mạng vì thường mất vài giờ từ khi lên ý tưởng đến xác minh CAE
tỷ lệ cá cược pháp đổi mới này đạt được các mục tiêu của thiết kế dựa trên mô phỏng Tương lai có nhiều tiến bộ hứa hẹn hơn, chẳng hạn như thiết kế dựa trên thuật toán (thay đổi thiết kế bằng thuật toán tối ưu hóa)

Bài viết này là bài viết được đăng trên trang web của Neural Concept bên dưới'' được dịch sang tiếng Nhật

Giới thiệu về khái niệm thần kinh

Neural Concept phát triển các thuật toán học sâu AI để hỗ trợ kỹ thuật Chúng tôi đã cách mạng hóa cách thức tỷ lệ cá cược kế sản phẩm của hơn 80 khách hàng bằng cách đẩy nhanh chu trình R&D, nâng cao hiệu suất sản phẩm và giải quyết các thách thức kỹ thuật thế hệ tiếp theo Công ty được thành lập vào năm 2018 tại phòng thí nghiệm AI hàng đầu ở EPFL, Thụy Sĩ Chúng tôi là một nhóm gồm hơn 30 người cam kết thực hiện tầm nhìn của mình về việc biến đổi tương lai của ngành kỹ thuật công nghiệp bằng trí thông minh

• *Tên sản phẩm/dịch vụ, tên công ty, nhãn hiệu logo, vv được liệt kê là nhãn hiệu hoặc nhãn hiệu đã đăng ký của các công ty tương ứng