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

Они смоделировали Титаник!

Говорят, даже есть научна статья про это тут: https://www.linkedin.com/posts/prof-jeom-kee-paik-ostm-freng-96264935b_we-have-now-finalised-our-titanic-paper-activity-7368099743224295424-BGHv?utm_medium=ios_app&rcm=ACoAAAIB-1wBSy2qdKlEdvn4uXa5JRLKv3rDaxk&utm_source=social_share_send&utm_campaign=share_via

https://youtu.be/-tQDx1kkrhU

Cadence покупает MSC

Cadence сегодня объявил о подписании соглашения о поглащении Design & Engineering (“D&E”) части бизнеса Hexagon AB. А это, на сколько я понимаю, как раз и есть MSC. Гексагон видимо так и не смог развить этот бизнес, так что MSC продают за 2.7 милиарда долларов. И теперь у Cadance будет очень много всего для механики: Adams, Nastran, Dytran, Marc

https://www.cadence.com/en_US/home/company/newsroom/press-releases/pr/2025/cadence-to-acquire-hexagons-design--engineering-business.html

Intact.Solutions показали много новое

Напомню, что этот стартап пилит свой решатель под крылом nTop, и решатель работает "как IGA", то есть без видимой сетки, но это не IGA, а какая-то своя теория.
Что анонсировано:

PyIntact - ну, вы знаете, все становиться лучше с pythonic cli
LevelOpt - а вот это уже очень интересно, это топологическая оптимизация работающая в связке с "бессеточным" методом. Пока я такое видео только в научных академических сттатьях, а тут это почти в продакшене. Сочетание топологической оптимизации и бессеточного IGA подобного метода обычно дает очень хорошие результаты и быстро.

https://intact-solutions.com/intact-simulation-for-automation/

Новости MateriaMap

Наиболее часто используемая модель материала в LS-DYNA — *MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY / *MAT_024. Хотя решатель поддерживает более 300 различных моделей, мы все предпочитаем использовать MAT_024 в качестве первого приближения при выполнении PoC. Во время двухнедельного отпуска я создал новый калькулятор кусочно-линейной пластичности, который заменил калькулятор закона Свифта в моем проекте MaterialMap.

Что нужно знать о калькуляторе:
- Как и раньше, на основе нескольких входных точек данных с помощью закона Свифта генерируется плавная аппроксимация кривой пластического упрочнения материала.
- Предлагается выбор коэффициентов модели Коупера-Саймондса из встроенной базы данных со ссылками на источники для учета эффектов скорости деформации.
- Кривая «напряжение-деформация» материала визуализируется как статически, так и с учетом эффектов скорости деформации.
- Генерируются полноценные карты LS-DYNA *MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY + *DEFINE_CURVE_STRESS.
- Полностью поддерживается преобразование параметров в базовые согласованные системы измерения.

… And one more thing! Страница позволяет использовать параметры для 1044 (!!!) материалов благодаря интеграции открытой и бесплатной библиотеки материалов VarmintAl. В том числе:
- Стали - 657 материалов (нержавеющая, конструкционная, инструментальная)
- Алюминиевые сплавы - 190 материалов (серии 1xxx-8xxx)
- Магниевые сплавы - 80 материалов (серии AZ, ZK, HK)
- Титановые сплавы - 34 материала (чистый Ti + специальные сплавы)
- Цветные металлы - 52 материала (медь, латунь, бронза, драгоценные металлы)
- Редкие материалы - 20 материалов (огнеупорные, бериллиевые, радиоактивные)
- Полимеры и прочее - 11 материалов (пластмассы, железо, свинец)

https://materialmap.github.io/piecewise_linear_plasticity_calculator.html

CALPHAD-подход для расчет фазовых диаграмм и термодинамических свойств через параметризацию моделей Гиббса

Когда-то, когда я увлекался горячей обработкой металла давлением, я узнал об очень специфической и достаточно дорогой программе Thermo-Calc, которая позволяет получить диаграммы фазовых превращений металлов на основе рецептуры их сплавов. Ну так у данного подхода есть и бесплатные решения - надо просто хорошенько поискать по слову CALPHAD.

OpenCalphad — это свободное программное обеспечение и набор баз данных, предназначенное для термодинамических расчетов на основе CALPHAD-методологии. Оно поддерживает расчет фазовых уравновесий, фазовых диаграмм, термохимических величин (потенциалы, энтропии, энтальпии) и может работать с многокомпонентными системами, используя стандартизированные модели хранения и обмена параметрами базы данных, совместимые с современными языками программирования. Код написан на Fortran и активно поддерживается международным сообществом. https://www.opencalphad.com/

PyCalphad — это открытая библиотека на Python для разработки термодинамических моделей, расчета фазовых диаграмм и анализа равновесий фаз на основе CALPHAD-метода. PyCalphad поддерживает чтение TDB-файлов Thermo-Calc и решает задачу минимизации энергии Гиббса для многокомпонентных многосистемных задач. Проект ориентирован как на научное исследование, так и на инженерные приложения. https://github.com/pycalphad/pycalphad

RRR - это не только индийское кино

В LS-DYNA R16 появилась новая модель материала *MAT_RRR_POLYMER/*MAT_317 разработанная вместе с IKEA. С одной стороны, модель показывает хорошую точность при наличии экспериментальных данных (надо идентифицировать 24 параметра!!!) и превосходить даже TNM. Она и работает раза в 3 быстрее.

Однако, модель отходит от использования градиентов деформации и полной формулировки, отказывается от наложения термодинамических ограничений" и порой может давать "замечательные" результаты:
- Нарушение второго закона термодинамики (! как в индийском кино !)
- Отсутствие гарантий положительности диссипации энергии
- Возможность предсказания нефизичного поведения при определенных условиях нагружения

Короче, если у вас есть своя лаба для экспериментов, то дерзайте. А если нет - то лучше не надо.

https://lsdyna.ansys.com/wp-content/uploads/2023/12/A-pragmatic-approach-to-modeling-of-nonlinear-rheological-networks-for-polymers-Thomas-Borrvall-Ansys.pdf

Voreen (volume rendering engine) — это библиотека визуализации объемов с открытым исходным кодом и платформа для разработки. Благодаря использованию технологий рендеринга объемов на базе GPU она обеспечивает высокую частоту кадров на стандартном графическом оборудовании, что позволяет осуществлять интерактивное исследование объемов.

https://www.youtube.com/watch?v=b9jiQCNSxWg