RecurDyn в пищевой промышленности

Выгляди забавно, но вот пример с оберткой шоколадки у них явно не получился. Сразу видно, что модель оболочки была без учета пластического течения.

https://youtu.be/fkmRsqoO5yk?si=ANceS5m4uReoJBAF

Я пошел в отпуск, а вам оставил хорошее видео про новый метод взаимодействия частиц
https://www.youtube.com/watch?v=4X5T2eeG7iw

Пользуясь служебным положением хочу поздравить себя с днем рождения тут. Признаться честно, последнее время канал идет туго, так как ему приходится конкурировать с моей новой основной игрушкой Zencoder.ai - меня даже жена уже к нему ревнует. Так что я надеюсь, что за отпуск смогу таки выкатить/доделать пару небольших проектов для улучшения жизни вокруг CAE.

Ну а за этот год я успел защититься, купить машину и снять квартиру. Теперь нет отмазок для неучения немецкого.

Подходы к моделированию разрушения льда

Там на английском - только титры на чешском.

https://youtu.be/0n3014vBBQQ?feature=shared

ChatGPT 5 не смог

Утром я прочитал, что ChatGPT 5  теперь заменит всех. Ну что ж, у меня есть в ChatGPT проект, куда загружена вся документация LS-DYNA. 

Как видите, даже с такими знаниями он пока не заменяет инженеров: 
- форматирование карт с ошибками и метами придуманное
- порядок параметров в карте  не правильный
- про eos забыл

Кажется, что коэффициенты он "знает", но как их применить не понимает.

А вы знаете, что в Оксфорде пилят «ИИ» модели материалов для LS-DYNA? В смысле это модели, которые самоопределяются на основе статистических и экспериментальных данных, в не имеют предопределенных уравнений в своей основе. Кажется, что это неплохо, если у тебя есть собственная испытательная лаба и прямые руки у лаборантов. Но вот что делать, когда руки кривые? Как понят что ты настроился на воспроизведение реального физического эффекта, а не шума от неправильно установленного тензодатчика?

Material MAP - продолжение моего домашнего проекта

Отпуск прошел весьма продуктивно. В компании я Claude и Zencoder.ai я сделал новую версию своего домашнего проекта: сайта с готовыми моделями материалов для LS-DYNA. За пару недель я полностью переработал формат хранения данных, переделала архитектуру сайта, добавил еще материалов, добавил калькуляторов для создания физичных кривых пластического течения сталей, идентификации параметров гиперупругих материалов и разрушаемых пен. А еще все это теперь корректно работает и на мобильном.

Это по-прежнему бесплатный и открытый не коммерческий проект, это по-прежнему только моя разработка, это пока только лишь 10% того, что я могу и хочу опубликовать. Благодаря LLM разработка идет очень быстро, так что скоро будут больше новостей и обновлений проекта.

Ну а если вы знаете, где еще взять открытые материалы для LS-DYNA, то пиши мне или создавайте GitHub Issue.

Сайт переехал в отдельный репозиторий и теперь у него новый URL: http://materialmap.github.io

Где еще взять свойства материалов?!

Да, у меня есть маленькая (пока) библиотека почти готовых материалов для LSD. А где взять сырые данные? Да пожалуйста, тут их хоть закачайся:

https://github.com/sedaoturak/data-resources-for-materials-science?tab=readme-ov-file

LSD R16.1

Есть такое ощущение, что R16.1 для дайны уже зафиналился, но про это забыли рассказать. По крайне мере на официальном ftp он лежит уже почти месяц без изменений, и у него даже есть релизноты.

Лично был очень доволен R16, за стабильность и решение многих проблем весьма неудачного, на мой взгляд, R15.

https://ftp.lstc.com/user/mpp-dyna/R16.1.0/Release_Notes_LS-DYNA_R16_1_0_rev0.html

P.S. Если вы не знаете пароля от https://ftp.lstc.com/user/ или не можете его нагуглить за пару минут, то, без обид, вы не настоящий джедай.

MATLAB Copilot

Вот и в матлаб завезли что-то типа ИИ. Надеюсь, что у них получиться лучше, чем пока получается у Ansys. Вообще, я пока еще не видел нормальных копилотов от компаний, для которых это не их главный бизнес или его дают бесплатно. И если вы думаете, что Copylot от GitHub/Microsoft внутри VS Code - это сила, то вы просто не пробовали нормальные продукты.

Моя текущая связка:
- OpenAI ChatGPT5 Thinking строго для Deepresearch, так как ищет он ну очень хорошо, а вот обработать результаты поиска он толком ленится или делает это с ошибками
- Anthopic Opus 4.1 для планирования и написания реально сложного кода ибо он очень быстро сжирает лимиты. Хотя его усердие и сообразительность в обработке информации, понимании запросов и выдаче консистентный ответов восхищает.
- Zencoder.ai для каждодневной разработки. Это рабочая лошадка. Без него я теперь свой код вообще не трогаю. Тут тебе и тесты, и код ревью и поговорит по душам можно. Ну и конечно, огромная обвязка из MCP.

https://www.mathworks.com/company/events/webinars/upcoming/introducing-matlab-copilot-4905250.html

Многофазка в SPH

В открытый код SPHinXsys завезли многофазку! А ведь там уже есть и GPU и турбулентность! Красота.

https://www.linkedin.com/posts/xiangyu-hu-tum_stable-high-order-high-resolution-simulation-activity-7366457517859553282-4TY5?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAIB-1wBSy2qdKlEdvn4uXa5JRLKv3rDaxk