Optimieren Sie Ihre Modelle automatisch, um Material- und CO2-Kosten mit Machine Learning zu reduzieren
Überblick
Der SkyCiv S3D Optimizer ist ein Plugin für S3D, das die Material- und Kohlenstoffkosten des bestehenden S3D-Modells eines Ingenieurs autonom minimiert. Der Algorithmus funktioniert, indem er die Abschnitte eines S3D-Modells manipuliert, Abschnittsabmessungen, Materialien, und Knotenpositionen, um die Kosten zu senken und gleichzeitig die strukturelle Solidität und die architektonische Integrität zu erhalten. Möglich wird dies durch maschinelle Lernalgorithmen in Verbindung mit der leistungsstarken Funktionalität von S3D.
Wie es funktioniert
Der SkyCiv S3D Optimizer befindet sich derzeit in der Beta-Phase und wird durch einen Soft Launch eingeführt. Sie haben zwar noch keine Kontrolle darüber, wann oder wie Ihr Modell optimiert wird, der Optimierer wird jedes Mal im Hintergrund auf Ihren vorhandenen Modellen ausgeführt, wenn Sie sie lösen. Nach Fertigstellung, Sie können über die optimierten Ergebnisse benachrichtigt werden und haben die Möglichkeit, das optimierte Modell anzuzeigen. Hinweis, in diesem Moment, der Optimierer optimiert nur Bibliotheksabschnitte, die im vorhandenen Modell vorhanden sind. Sie können diese Funktion jederzeit deaktivieren, indem Sie in S3D zu Ihren Einstellungen gehen und das Kästchen mit der Aufschrift . ankreuzen SkyCiv-Optimierer automatisch ausführen.
Eine beispielhafte Benachrichtigung über eine erfolgreiche Optimierung
Damit der Optimierer auf Ihrem Modell läuft, Ihr Ausgangsmodell muss enthalten: mindestens ein Bibliotheksbereich; und haben mindestens einen Nutzenfaktor, der kleiner als eins ist. bitte beachten Sie, Nur die anfänglichen Dienstprogramme, die kleiner als eins sind, werden als Entwurfskriterien für das Optimierungsprogramm betrachtet.
Was sind die Variablen und Kriterien?
Die Variablen (Parameter) in Ihrem Modell geändert werden, sind auf die Abschnittsdaten beschränkt. Es durchläuft alle möglichen Abschnitte in der angegebenen Bibliothek. Zum Beispiel, wenn ein Benutzer einen Abschnitt von W8x10 hat (vom Amerikaner genommen – AISC-Datenbank), der Optimierer wählt den optimalsten Abschnitt in dieser bestimmten Bibliothek aus.
Das Optimierungsprogramm basiert auf den folgenden Kriterien:
- Das Durchbiegungsspannenverhältnis muss kleiner als L/250 . sein
- Die Spannungen der Mitglieder müssen in einem Verhältnis von weniger als liegen 0.95 für Materialfestigkeit (basierend auf benutzerdefinierten Eingaben)
- Die Spannungen der Mitglieder müssen in einem Verhältnis von weniger als liegen 0.95 für Materialausbeute (basierend auf benutzerdefinierten Eingaben)
- Kosten minimieren ($ pro Masse) der verwendeten Materialien
Beispielergebnisse eines Optimierungslaufs. Benutzer können das optimierte Modell dann in einem anderen Fenster öffnen
FAQ
Warum erhalte ich keine Benachrichtigung mit Optimierungsergebnissen, nachdem ich mein Modell gelöst habe??
Eine Vielzahl von Faktoren kann dazu führen, dass Sie nicht benachrichtigt werden. Dazu gehört ein initiales Modell, das nicht strukturell stabil ist, ein Modell, das keine Standardbibliotheksabschnitte enthält, zu großes Modell, oder ein Modell, das nicht sinnvoll optimiert werden kann.
Wir werden während des Soft Launch keine zu großen Modelle einsetzen. Im Durchschnitt, es sollte dauern 1 Minute für die Ausführung des Optimierers.
Wie kann ich die Abschnitte auswählen, die ich optimieren möchte? Kann ich andere Aspekte des Modells optimieren??
Wir schränken die Abschnittsauswahl und andere Optimierungskriterien für den Soft Launch ein. Diese Funktionen werden in naher Zukunft verfügbar sein.
Warum erhalte ich manchmal unterschiedliche Ergebnisse mit demselben Modell??
In manchen Fällen, Es kann Millionen von Variationen eines S3D-Modells geben. Es ist rechnerisch unmöglich, sie alle zu testen. Unser Algorithmus basiert auf einem metaheuristischen stochastischen Prozess (zufällig) um so schnell wie möglich das beste Modell zu finden. Aufgrund der Zufälligkeit dieses Algorithmus, Sie finden nicht immer garantiert das beste/gleiche Modell.
Warum werden nicht alle meine Abschnitte optimiert??
Wir versuchen, die Dauer des Optimierers auf eine Minute zu beschränken. Aus diesem Grund, Wir haben möglicherweise nicht die Zeit, alle Abschnitte zu optimieren. Wir verwenden maschinelles Lernen, um zu bestimmen, welche Abschnitte im vorgegebenen Zeitrahmen optimiert werden sollten.
