Можно ли считать краш тесты на Raspberry Pi?
Коллеги из Altair успешно собрали и запустили OpenRadioss на Raspberry Pi 5 (а там процессор ARM Cortex A76 64-битный процессор с 4 ядрами и 8 Гб RAM). В видео разобрана процесс сборки решателя, а также запуска тестовой задачи. И это конечно замечательная новость в рубрике #simulationfriday. Но вот если бы кто-то занялся портированием
OpenRadioss на GPU...
https://youtu.be/fN7Enn9siyU
Коллеги из Altair успешно собрали и запустили OpenRadioss на Raspberry Pi 5 (а там процессор ARM Cortex A76 64-битный процессор с 4 ядрами и 8 Гб RAM). В видео разобрана процесс сборки решателя, а также запуска тестовой задачи. И это конечно замечательная новость в рубрике #simulationfriday. Но вот если бы кто-то занялся портированием
OpenRadioss на GPU...
https://youtu.be/fN7Enn9siyU
YouTube
OpenRadioss on a Raspberry Pi
I have successfully built and run OpenRadioss on a Raspberry Pi 5 (an ARM Cortex A76 processor).
This video shows how to install the development environment to create OpenRadioss binaries.
Then I run a simple crash simulation model and post-process the OpenRadioss…
This video shows how to install the development environment to create OpenRadioss binaries.
Then I run a simple crash simulation model and post-process the OpenRadioss…
👍9
PYCAD - сегментация медицинских данных
По заявлениям на сайте, компания PYCAD специализируется на разработке передовых конвейеров машинного обучения, адаптированных к сложной сфере медицинской визуализации. Наш опыт заключается в преодолении разрыва между передовыми технологиями ИИ и важнейшими потребностями сектора здравоохранения. Кажется, что это стандартный манифест еще одного модного/молодежного стартапа.
Но вы просто зайдите на их YouTube канал. Там обучающие лекции от CEO по нескольку часов каждая!!! Прокачай себе питон и ИИ!
https://www.youtube.com/channel/UCdYyILlPlehK4fKS5DiuMXQ
По заявлениям на сайте, компания PYCAD специализируется на разработке передовых конвейеров машинного обучения, адаптированных к сложной сфере медицинской визуализации. Наш опыт заключается в преодолении разрыва между передовыми технологиями ИИ и важнейшими потребностями сектора здравоохранения. Кажется, что это стандартный манифест еще одного модного/молодежного стартапа.
Но вы просто зайдите на их YouTube канал. Там обучающие лекции от CEO по нескольку часов каждая!!! Прокачай себе питон и ИИ!
https://www.youtube.com/channel/UCdYyILlPlehK4fKS5DiuMXQ
🔥12
SoilMODELS - сайт для моделирующих геоматериалы
Проект SoilModels был основан как "проект soilmodels.info" во время сентябрьской встречи 2007 года ассоциации ALERT в Оссуа, Франция, группой международно признанных исследователей в области моделирования механических геоматериалов. Сейчас на сайте есть большая коллекция публикаций по теме и вспомогательная документация по моделям. LS-DYNA и Ansys нет... Но есть Abaqus.
https://soilmodels.com/
Проект SoilModels был основан как "проект soilmodels.info" во время сентябрьской встречи 2007 года ассоциации ALERT в Оссуа, Франция, группой международно признанных исследователей в области моделирования механических геоматериалов. Сейчас на сайте есть большая коллекция публикаций по теме и вспомогательная документация по моделям. LS-DYNA и Ansys нет... Но есть Abaqus.
https://soilmodels.com/
👍10
Чем учить цифровой двойник мельницы?
Недавно в открытом коде Blaze GEM сделали модель для обучения цифрового двойника мельницы самоизмельчения. Одна видеокарта обсчитывала 8M треугольников геометрии (для прямого учета износа), 8M миллионов частиц (видимо DEM для породы), 16 миллионов частиц (видимо SPH для жидкости). На моделирование 64 секунды процесса требуется 32 часа расчета. Показатели нормальные, но вот визуализация авторам особенно удалась.
https://www.linkedin.com/posts/activity-7200202045738352641-tYcX/
Недавно в открытом коде Blaze GEM сделали модель для обучения цифрового двойника мельницы самоизмельчения. Одна видеокарта обсчитывала 8M треугольников геометрии (для прямого учета износа), 8M миллионов частиц (видимо DEM для породы), 16 миллионов частиц (видимо SPH для жидкости). На моделирование 64 секунды процесса требуется 32 часа расчета. Показатели нормальные, но вот визуализация авторам особенно удалась.
https://www.linkedin.com/posts/activity-7200202045738352641-tYcX/
Linkedin
Prof. Nicolin G. on LinkedIn: #nvidiagrant #nvidia #computationalfluiddynamics #ai #simulations | 18 comments
A picture is worth a thousand words. How about a few million ?
8 million triangles, 8 million DEM particles, 16 million slurry particles, 64 seconds… | 18 comments on LinkedIn
8 million triangles, 8 million DEM particles, 16 million slurry particles, 64 seconds… | 18 comments on LinkedIn
🔥7❤1👍1
Где спит твоё сердце
Создание вычислительной модели сердца являет настоящей проверкой прочности для самых суровых кодов. Как правило, в таких моделях задействуется несколько областей физики, решаемые совместно: механика, гидродинамика и электрофизиология. Но, что делать, если вы хотите начать работу в данном направлении?
В 2020 году группа ученых из King’s College London под руководством Марины Строкки (Marina Strocchi) создала и опубликовала в статью "A publicly available virtual cohort of four-chamber heart meshes for cardiac electro-mechanics simulations". Коллеги создали 24 модели 4-х камерного сердца на основе результатов компьютерной томографии и опубликовали их в открытом доступе. Модели пригодны для выполннения КЭ расчетов, так как представляют собой неплохие сетки из линейных TET элементов. Кроме того, в моделях есть информация об ориентации мышечных волокон. В архивах вы можете найти модели в форматах, читаемых Paraview.
Кстати, Ansys при создании моделей сердца в LS-DYNA, использовал именно модели Марины Строкки, о чем есть правильные референсные ссылки. Я думаю, что у Abaqus модели из этой же статиь.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0235145 - научная статья
https://zenodo.org/records/3890034 - архив моделей
Создание вычислительной модели сердца являет настоящей проверкой прочности для самых суровых кодов. Как правило, в таких моделях задействуется несколько областей физики, решаемые совместно: механика, гидродинамика и электрофизиология. Но, что делать, если вы хотите начать работу в данном направлении?
В 2020 году группа ученых из King’s College London под руководством Марины Строкки (Marina Strocchi) создала и опубликовала в статью "A publicly available virtual cohort of four-chamber heart meshes for cardiac electro-mechanics simulations". Коллеги создали 24 модели 4-х камерного сердца на основе результатов компьютерной томографии и опубликовали их в открытом доступе. Модели пригодны для выполннения КЭ расчетов, так как представляют собой неплохие сетки из линейных TET элементов. Кроме того, в моделях есть информация об ориентации мышечных волокон. В архивах вы можете найти модели в форматах, читаемых Paraview.
Кстати, Ansys при создании моделей сердца в LS-DYNA, использовал именно модели Марины Строкки, о чем есть правильные референсные ссылки. Я думаю, что у Abaqus модели из этой же статиь.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0235145 - научная статья
https://zenodo.org/records/3890034 - архив моделей
journals.plos.org
A publicly available virtual cohort of four-chamber heart meshes for cardiac electro-mechanics simulations
Computational models of the heart are increasingly being used in the development of devices, patient diagnosis and therapy guidance. While software techniques have been developed for simulating single hearts, there remain significant challenges in simulating…
🔥16👍4❤1
GIBBON
The Geometry and Image-Based Bioengineering add-On - это набор инструментов MATLAB с открытым исходным кодом, разработанный Кевином М. Моерманом (Kevin M. Moerman), включающий в себя визуализацию и сегментацию медицинских изображений и геометрии, генерацию сеток при помощи открыть инструментов вроде TetGen и решение задач механики при помощи FEBio или Abaqus.
P.S.
На страничке есть даже примеры моделирования нелинейного поведения женской груди при одноосном сжатии:)
https://www.gibboncode.org/
The Geometry and Image-Based Bioengineering add-On - это набор инструментов MATLAB с открытым исходным кодом, разработанный Кевином М. Моерманом (Kevin M. Moerman), включающий в себя визуализацию и сегментацию медицинских изображений и геометрии, генерацию сеток при помощи открыть инструментов вроде TetGen и решение задач механики при помощи FEBio или Abaqus.
P.S.
На страничке есть даже примеры моделирования нелинейного поведения женской груди при одноосном сжатии:)
https://www.gibboncode.org/
❤9🙈3👍2
"бесплатные" источники академических знаний
Нашел занятный пост в LinkedIn, и привожу его перевод. У меня довольно противоречивое отношение к платнымым научным публикациям. Нарушать авторские права плохо, но публиковаться в OpenAccess не у всех есть деньги. Хотя мое субъективное мнение, что если уж вы написали действительно классную статью с прорывными результатами, то и пара тысячь доллоров в бюджете вашей научной орнанизации на оплату OpenAccess публикации найдется.
1. Unpaywall --> https://unpaywall.org/
Установите это расширение для браузера Chrome и читайте статью прямо на сайте журнала легально и бесплатно.
2. Open Access Button (OAB) --> https://lnkd.in/ex2kAJ7v
Скопируйте и вставьте ссылку на статью или DOI на сайте OAB. Статья будет доступна на следующей странице. Легально.
3. PaperPanda --> https://paperpanda.app/
Как и Unpaywall, это расширение для Chrome позволяет получить доступ к миллионам научных работ в один клик.
4. DOAJ --> https://doaj.org/
Как следует из названия, DOAJ (Directory of Open Access Journals) предоставляет бесплатный доступ к миллионам научных работ со всего мира.
5. OA[.]mg --> https://oa.mg/
Подобно Google, этот сайт был создан специально для поиска научных статей. Доступно более 250 миллионов статей.
6. Core --> https://core.ac.uk/
Крупнейшая в мире база данных научных работ, содержащая более 298 миллионов работ со всего мира, доступ к которым можно получить бесплатно.
7. arXiv --> https://arxiv.org/
Специально для любителей естественных наук и экономики этот сайт предоставляет бесплатный доступ к 2,4 миллионам научных работ.
8. Tandfonline --> http://www.tandfonline.com
Доступ к 200++ открытым журналам можно получить одним щелчком мыши.
9. JSTOR https://www.jstor.org/
JSTOR предоставляет доступ к тысячам академических журналов, книг и первоисточников по различным дисциплинам. Не будучи полностью бесплатным, JSTOR предлагает ограниченный доступ к контенту без подписки, что делает его частичной альтернативой Sci-Hub.
10. Zenodo https://zenodo.org/.
Разработанный в рамках европейской программы OpenAIRE и управляемый ЦЕРНом, Zenodo является универсальным репозиторием с открытым доступом. Он позволяет исследователям размещать научные работы, наборы данных, исследовательское программное обеспечение, отчеты и другие материалы, связанные с исследованиями.
11. Wosonhj.com
Wosonhj.com - менее известная, но развивающаяся платформа, предоставляющая доступ к академическим ресурсам. Это платформа, которая призвана упростить поиск научных статей и книг.
12. ResearchGate https://lnkd.in/eKm-D6Jm
ResearchGate - это социальная сеть для ученых и исследователей, где они могут делиться своими работами, задавать вопросы и отвечать на них, а также находить соавторов. В отличие от Sci-Hub, ResearchGate работает в рамках правового поля, предоставляя доступ к обширному хранилищу статей, загруженных самими авторами. Удобный интерфейс и интерактивная платформа делают его отличным ресурсом для ученых.
13. Google Scholar https://lnkd.in/gJgcCm34
Google Scholar предлагает простой способ широкого поиска научной литературы. Он индексирует статьи из различных онлайновых научных журналов, обеспечивая легальный доступ к исследованиям. Хотя Google Scholar не такой всеобъемлющий, как Sci-Hub, он является мощным инструментом для исследователей.
Оригинальный пост https://www.linkedin.com/posts/engrdrvicky_sci-activity-7198341936720605184-OkzU/
Нашел занятный пост в LinkedIn, и привожу его перевод. У меня довольно противоречивое отношение к платнымым научным публикациям. Нарушать авторские права плохо, но публиковаться в OpenAccess не у всех есть деньги. Хотя мое субъективное мнение, что если уж вы написали действительно классную статью с прорывными результатами, то и пара тысячь доллоров в бюджете вашей научной орнанизации на оплату OpenAccess публикации найдется.
1. Unpaywall --> https://unpaywall.org/
Установите это расширение для браузера Chrome и читайте статью прямо на сайте журнала легально и бесплатно.
2. Open Access Button (OAB) --> https://lnkd.in/ex2kAJ7v
Скопируйте и вставьте ссылку на статью или DOI на сайте OAB. Статья будет доступна на следующей странице. Легально.
3. PaperPanda --> https://paperpanda.app/
Как и Unpaywall, это расширение для Chrome позволяет получить доступ к миллионам научных работ в один клик.
4. DOAJ --> https://doaj.org/
Как следует из названия, DOAJ (Directory of Open Access Journals) предоставляет бесплатный доступ к миллионам научных работ со всего мира.
5. OA[.]mg --> https://oa.mg/
Подобно Google, этот сайт был создан специально для поиска научных статей. Доступно более 250 миллионов статей.
6. Core --> https://core.ac.uk/
Крупнейшая в мире база данных научных работ, содержащая более 298 миллионов работ со всего мира, доступ к которым можно получить бесплатно.
7. arXiv --> https://arxiv.org/
Специально для любителей естественных наук и экономики этот сайт предоставляет бесплатный доступ к 2,4 миллионам научных работ.
8. Tandfonline --> http://www.tandfonline.com
Доступ к 200++ открытым журналам можно получить одним щелчком мыши.
9. JSTOR https://www.jstor.org/
JSTOR предоставляет доступ к тысячам академических журналов, книг и первоисточников по различным дисциплинам. Не будучи полностью бесплатным, JSTOR предлагает ограниченный доступ к контенту без подписки, что делает его частичной альтернативой Sci-Hub.
10. Zenodo https://zenodo.org/.
Разработанный в рамках европейской программы OpenAIRE и управляемый ЦЕРНом, Zenodo является универсальным репозиторием с открытым доступом. Он позволяет исследователям размещать научные работы, наборы данных, исследовательское программное обеспечение, отчеты и другие материалы, связанные с исследованиями.
11. Wosonhj.com
Wosonhj.com - менее известная, но развивающаяся платформа, предоставляющая доступ к академическим ресурсам. Это платформа, которая призвана упростить поиск научных статей и книг.
12. ResearchGate https://lnkd.in/eKm-D6Jm
ResearchGate - это социальная сеть для ученых и исследователей, где они могут делиться своими работами, задавать вопросы и отвечать на них, а также находить соавторов. В отличие от Sci-Hub, ResearchGate работает в рамках правового поля, предоставляя доступ к обширному хранилищу статей, загруженных самими авторами. Удобный интерфейс и интерактивная платформа делают его отличным ресурсом для ученых.
13. Google Scholar https://lnkd.in/gJgcCm34
Google Scholar предлагает простой способ широкого поиска научной литературы. Он индексирует статьи из различных онлайновых научных журналов, обеспечивая легальный доступ к исследованиям. Хотя Google Scholar не такой всеобъемлющий, как Sci-Hub, он является мощным инструментом для исследователей.
Оригинальный пост https://www.linkedin.com/posts/engrdrvicky_sci-activity-7198341936720605184-OkzU/
lnkd.in
LinkedIn
This link will take you to a page that’s not on LinkedIn
🔥31👍11
pymoo: Multi-objective Optimization in Python
Фреймворк предлагает современные алгоритмы одно- и многоцелевой оптимизации, а также множество других функций, связанных с многоцелевой оптимизацией, таких как визуализация и принятие решений. pymoo доступен на PyPi. Список алгоритмов:
- GA: Genetic Algorithm
- BRKGA: Biased Random Key Genetic Algorithm
- DE: Differential Evolution
- PSO: Particle Swarm Optimization
- Nelder Mead
- Pattern Search
- CMA-ES
- ES: Evolutionary Strategy
- SRES: Stochastic Ranking Evolutionary Strategy
- ISRES: Improved Stochastic Ranking Evolutionary Strategy
- G3PCX: A Computationally Efficient Evolutionary Algorithm for Real-Parameter Optimization
- NSGA-II: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
- R-NSGA-II: Reference Point Based Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms
- NSGA-III
- U-NSGA-III
- R-NSGA-III
- MOEA/D
- C-TAEA
- AGE-MOEA: Adaptive Geometry Estimation based MOEA
- AGE-MOEA2: Adaptive Geometry Estimation based MOEA
- RVEA: Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm
- SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume
- D-NSGA-II: Dynamic Multi-Objective Optimization Using Modified NSGA-II
- KGB-DMOEA: Knowledge-Guided Bayesian Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm
https://github.com/anyoptimization/pymoo-data/raw/main/animation.gif
https://www.pymoo.org/
Фреймворк предлагает современные алгоритмы одно- и многоцелевой оптимизации, а также множество других функций, связанных с многоцелевой оптимизацией, таких как визуализация и принятие решений. pymoo доступен на PyPi. Список алгоритмов:
- GA: Genetic Algorithm
- BRKGA: Biased Random Key Genetic Algorithm
- DE: Differential Evolution
- PSO: Particle Swarm Optimization
- Nelder Mead
- Pattern Search
- CMA-ES
- ES: Evolutionary Strategy
- SRES: Stochastic Ranking Evolutionary Strategy
- ISRES: Improved Stochastic Ranking Evolutionary Strategy
- G3PCX: A Computationally Efficient Evolutionary Algorithm for Real-Parameter Optimization
- NSGA-II: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
- R-NSGA-II: Reference Point Based Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms
- NSGA-III
- U-NSGA-III
- R-NSGA-III
- MOEA/D
- C-TAEA
- AGE-MOEA: Adaptive Geometry Estimation based MOEA
- AGE-MOEA2: Adaptive Geometry Estimation based MOEA
- RVEA: Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm
- SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume
- D-NSGA-II: Dynamic Multi-Objective Optimization Using Modified NSGA-II
- KGB-DMOEA: Knowledge-Guided Bayesian Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm
https://github.com/anyoptimization/pymoo-data/raw/main/animation.gif
https://www.pymoo.org/
🔥8❤7
Turbodesigner
Turbodesigner - это инструмент, который, задавая такие параметры, как соотношение давлений и массовый расход, может генерировать конструкции с использованием среднелинейного проектирования (mean-line design), анализа обтекания лопаток и, в конце концов, создавать CAD-модель, которую можно экспортировать в файлы STL и STEP.
В настоящее время он генерирует осевые компрессоры, а при дальнейшей доработке - осевые турбонасосы для жидкостных ракетных двигателей.
Переведено с помощью www.DeepL.com/Translator (бесплатная версия)
https://github.com/OpenOrion/turbodesigner
Turbodesigner - это инструмент, который, задавая такие параметры, как соотношение давлений и массовый расход, может генерировать конструкции с использованием среднелинейного проектирования (mean-line design), анализа обтекания лопаток и, в конце концов, создавать CAD-модель, которую можно экспортировать в файлы STL и STEP.
В настоящее время он генерирует осевые компрессоры, а при дальнейшей доработке - осевые турбонасосы для жидкостных ракетных двигателей.
Переведено с помощью www.DeepL.com/Translator (бесплатная версия)
https://github.com/OpenOrion/turbodesigner
👍11❤2💩1
Где взять машину для краштеста
Coming out: кажется, что я не настоящий специалист по LS-DYNA. Я никогда не считал автомобильных краштестов (только поезда и самолеты) и не умею пользоваться ANSA и HyperMesh (работаю только в экосистеме Ansys). Короче, у меня весьма странное резюме. Но когда очень надо разбить машину о стену для получения красивого маркетингового мультика, у меня есть несколько трюков в запасе. Итак, встречайте, открытые коллекции моделей для краштестов.
- Легковушки, пикапы и абстрактные модели-имитаторы нагрузки (есть даже авто 2020 года выпуска)
https://www.ccsa.gmu.edu/models/
- Грузовики с полуприцепами
https://thyme.ornl.gov/FHWA/TractorTrailer/select/select.cgi
- Легковушки, пикапы, а также специализированные модели для тестирования пассивной безопасности отдельных узлов и компонент.
https://www.nhtsa.gov/crash-simulation-vehicle-models
Если у кого еще ссылки на подобные открытые коллекции - прошу делиться в коментариях
Coming out: кажется, что я не настоящий специалист по LS-DYNA. Я никогда не считал автомобильных краштестов (только поезда и самолеты) и не умею пользоваться ANSA и HyperMesh (работаю только в экосистеме Ansys). Короче, у меня весьма странное резюме. Но когда очень надо разбить машину о стену для получения красивого маркетингового мультика, у меня есть несколько трюков в запасе. Итак, встречайте, открытые коллекции моделей для краштестов.
- Легковушки, пикапы и абстрактные модели-имитаторы нагрузки (есть даже авто 2020 года выпуска)
https://www.ccsa.gmu.edu/models/
- Грузовики с полуприцепами
https://thyme.ornl.gov/FHWA/TractorTrailer/select/select.cgi
- Легковушки, пикапы, а также специализированные модели для тестирования пассивной безопасности отдельных узлов и компонент.
https://www.nhtsa.gov/crash-simulation-vehicle-models
Если у кого еще ссылки на подобные открытые коллекции - прошу делиться в коментариях
👍33❤3⚡1🔥1
TexMind Braider
Я уже много раз рассказывал про специализированный CAD софт для моделирования структуры композитных изделий путем намотки. Но сегодня у нас еще более диковинная система. Сегодня софт для проектирования оплеток! При этом данное ПО может взаимодействовать и с LS-DYAN, и с Abaqus. Говорят, что можно это все и в SpaceClaim выгрузить.
https://youtu.be/CMiGnN9YWjI
Я уже много раз рассказывал про специализированный CAD софт для моделирования структуры композитных изделий путем намотки. Но сегодня у нас еще более диковинная система. Сегодня софт для проектирования оплеток! При этом данное ПО может взаимодействовать и с LS-DYAN, и с Abaqus. Говорят, что можно это все и в SpaceClaim выгрузить.
https://youtu.be/CMiGnN9YWjI
YouTube
TexMind Braider Standard 3D (tubular braids)
How to create 3D geometry of tubular braids with different structure? How to arrange the colours. With TexMind Braided Standard these operations can be done for a few seconds and you can use the result as a high quality picture or as 3D file (STL or VRML)…
👍9🔥4
HPC рекомендации MicroConsult для Ansys Mechanical II
Хотите посмотреть на людей, которые могут решить нелинейную статическую задачу на 500 MDOF в APDL? А что если я скажу, что они решают такие задачи прямым Sparse решателем in-core?!?!?! Вторая часть доклада MicroConsult про эффективное использования HPC для Ansys Mechanical еще интереснее чем первая. Одно из открытий для меня, что hybrid-mpp режим в APDL помогает обойти ограничения кластера по памяти.
https://www.youtube.com/watch?v=YXhK_m6fQJk
Хотите посмотреть на людей, которые могут решить нелинейную статическую задачу на 500 MDOF в APDL? А что если я скажу, что они решают такие задачи прямым Sparse решателем in-core?!?!?! Вторая часть доклада MicroConsult про эффективное использования HPC для Ansys Mechanical еще интереснее чем первая. Одно из открытий для меня, что hybrid-mpp режим в APDL помогает обойти ограничения кластера по памяти.
https://www.youtube.com/watch?v=YXhK_m6fQJk
YouTube
Ansys Mechanical HPC Software
This video is intended for Ansys Mechanical customers who wish to learn about what types of software parallelism (shared, distributed, hybrid) is available within the product. Tips and guidelines are given to help customers who wish to run the fastest simulation…
👍8
FVmat и мета материалы с ИИ в Ansys
Да, опять неправильное использование термина ИИ, но такое сейчас время, а я устал бороться за чистоту терминологии. FVmat кажется сделали эффективный материал, который может имитировать теплопроводность более сложной геометрической структуры. Получается что-то вроде концепции представительного элемента объема, но только с учетом локальной структуры материала в каждой точки, а не среднего значения по всей модели. Звучит криво, и я пока не придумал, как это четко и лаконично описывать. Кстати, такой подход для моделирования композитов уже внедрен в LS-DYNA R14 в модели *MAT_DMN_COMPOSITE_FRC. Там подход нахвали Deep Material Network.
А есть что с "ИИ" моделями материалов у других CAE вендоров?
https://fvmat.com/heatbeta/
Да, опять неправильное использование термина ИИ, но такое сейчас время, а я устал бороться за чистоту терминологии. FVmat кажется сделали эффективный материал, который может имитировать теплопроводность более сложной геометрической структуры. Получается что-то вроде концепции представительного элемента объема, но только с учетом локальной структуры материала в каждой точки, а не среднего значения по всей модели. Звучит криво, и я пока не придумал, как это четко и лаконично описывать. Кстати, такой подход для моделирования композитов уже внедрен в LS-DYNA R14 в модели *MAT_DMN_COMPOSITE_FRC. Там подход нахвали Deep Material Network.
А есть что с "ИИ" моделями материалов у других CAE вендоров?
https://fvmat.com/heatbeta/
FVMat – Materials that Matter
Heat Transfer Meta-Material Design - FVMat plugin for Ansys
Thermal Finite Elements Analysis simulation: Heat Transfer Meta-Material Design Beta plugin for Ansys - 60x speed boost in computational efficiency, without compromising accuracy. 90 days free trial.
👍2🔥1
Particleworks про движение автомобилей вброд
В связи с дождями в пару недель назад - это оказалось актуальной для Германии задачей.
https://www.youtube.com/watch?v=9mDipw8wMD4
В связи с дождями в пару недель назад - это оказалось актуальной для Германии задачей.
https://www.youtube.com/watch?v=9mDipw8wMD4
YouTube
Particleworks | Wading shallow water 1| Prometech Software
複数台のトラック、自動車による冠水路走行シミュレーションを、Particleworksで実施しました。
Shallow water wading simulation with multiple tracks and cars can be performed efficiently and accurately using Particleworks software.
#particleworks
#indutrialGPUcomputing
#gpucomputing
#mps
#cfd
#fluiddynamics…
Shallow water wading simulation with multiple tracks and cars can be performed efficiently and accurately using Particleworks software.
#particleworks
#indutrialGPUcomputing
#gpucomputing
#mps
#cfd
#fluiddynamics…
😍1
LS-DYNA и расследование катастрофы шаттла «Колумбия»
21 год назад, 1 февраля 2003 года, шаттл «Колумбия» разрушился при входе в атмосферу. Судебно-медицинская экспертиза обломков «Колумбии» в конечном итоге привела следователей к выводу, что прорыв в системе тепловой защиты шаттла был вызван ударом большого куска пены, который оторвался от внешнего бака и пробил нижнюю часть левой передней кромки крыла, обрекая экипаж на трагический конец. Испытание выстрела блоком пены на высокой скорости из пневматической пушки подтвердило эту гипотезу, что привело к тому, что NASA инициировало программу по улучшению ударопрочности передней кромки крыла с помощью моделирования.
При помощи LS-DYNA удалось численно повторить эксперимент и подтвердить причины аварии. В очередной раз были продемонстрированы способности данного кода для предсказания повреждений при ударах различных обломков в корпуса летательных аппаратов.
Вот несколько публично доуступных документов, рассказывающих об интересной работе, проведенной NASA.
21 год назад, 1 февраля 2003 года, шаттл «Колумбия» разрушился при входе в атмосферу. Судебно-медицинская экспертиза обломков «Колумбии» в конечном итоге привела следователей к выводу, что прорыв в системе тепловой защиты шаттла был вызван ударом большого куска пены, который оторвался от внешнего бака и пробил нижнюю часть левой передней кромки крыла, обрекая экипаж на трагический конец. Испытание выстрела блоком пены на высокой скорости из пневматической пушки подтвердило эту гипотезу, что привело к тому, что NASA инициировало программу по улучшению ударопрочности передней кромки крыла с помощью моделирования.
При помощи LS-DYNA удалось численно повторить эксперимент и подтвердить причины аварии. В очередной раз были продемонстрированы способности данного кода для предсказания повреждений при ударах различных обломков в корпуса летательных аппаратов.
Вот несколько публично доуступных документов, рассказывающих об интересной работе, проведенной NASA.
🔥8😢5👍3
👍7