Недавно на arXiv.org была загружена статья с не очень интригующим названием "Neural reparameterization improves structural optimization" [arXiv:1909.04240]. Однако оказалось, что авторы, по сути, придумали и описали весьма нетривиальный метод использования нейросети для получения решения задачи структурной/топологической оптимизации физических моделей (хотя и сами авторы говорят, что метод более универсален). Подход очень любопытный, результативный и судя по всему, — совершенно новый (впрочем, за последнее не поручусь, но ни авторы работы, ни сообщество ODS, ни я, аналогов припомнить не смогли), поэтому его может быть полезно знать интересующимся как использованием нейросетей, так и решением разнообразных задач оптимизации.
Читать полностью »
Рубрика «топологическая оптимизация»
Параметризация нейросетью физической модели для решения задачи топологической оптимизации
2019-09-29 в 16:00, admin, рубрики: задачи оптимизации, машинное обучение, сверточные нейронные сети, топологическая оптимизация3D-печать металлом в автомобилестроении: начинать нужно с малого
2019-05-07 в 8:31, admin, рубрики: 3D-печать, 3D-печать металлом, iQB Technologies, SLM, автомобили, автомобильная промышленность, аддитивное производство, аддитивные технологии, Блог компании iQB Technologies, будущее здесь, топологическая оптимизация, транспорт
Компании EDAG, Voestalpine и Simufact разработали петлю капота двигателя LightHinge+, используя потенциал аддитивного производства. Компоненты были изготовлены в Центре аддитивного производства Voestalpine на металлическом 3D-принтере SLM 280 с двумя лазерами (технология селективного лазерного плавления). Результат: снижение веса, экономия материала и функциональная интеграция.
Читать полностью »