Узнайте, как одна платформа помогла автоматически создавать многочисленные варианты дизайна со скоростью примерно одна минута на один вариант.
Автомобильная промышленность стремительно меняется. Появляются новые конкуренты, обладающие инновациями и гибкостью, необходимыми для того, чтобы в условиях значительно сжатых сроков идти в ногу с такими тенденциями, как программно-определяемые автомобили, передовые системы помощи водителю на базе ИИ и гибридные технологии.
Что это значит для традиционных автопроизводителей? Для Honda задача заключается не просто в создании автомобилей, а в том, чтобы выпускать их быстрее, выполняя при этом требования к качеству, производительности и привлекательности, которыми известен бренд.
Эти усилия привели к растущему вниманию к симуляции, вычислительной гидродинамике (CFD) и искусственному интеллекту. Применяя генерацию геометрии на базе ИИ с помощью платформы Ansys GeomAI, автопроизводитель ускоряет рабочие процессы оценки производительности и более эффективно исследует дизайн автомобилей.
Проблема поиска баланса между производительностью и дизайном
«Наш отдел отвечает за разработку характеристик автомобиля в части, касающейся потребительского опыта», — говорит Казуаки Хиватаси (Kazuaki Hiwatashi), помощник главного инженера компании Honda. — «Это включает в себя снижение уровня шума ветра, вызванного конструкцией передней решетки или передней стойки, а также видимость в зеркалах в неблагоприятных погодных условиях».
Одна из таких проблем была связана со сложностью передней стойки. Согласно техническим исследованиям Honda, разделение воздушного потока вокруг геометрии передней стойки, расположенной с обеих сторон ветрового стекла, потенциально может усиливать вихри и увеличивать шум ветра. В данном случае точный анализ этой зоны быстро стал важным аспектом разработки автомобиля для инженеров Honda.
Рабочие процессы симуляции открывают новые преимущества и скрытые препятствия
В прошлом оценка характеристик экстерьера осуществлялась главным образом посредством физических испытаний с использованием полномасштабных моделей и испытаний в аэродинамической трубе. Хотя эти методы ценны и по сей день, они могут быть громоздкими и дорогостоящими для производителей оборудования, ограниченных во времени.
В Honda осознали, что ускорение разработки потребует перевода большего числа процедур оценки производительности в цифровые рабочие процессы. Для этого инженерная команда решила заменить часть традиционных испытаний в аэродинамической трубе CFD-анализом с использованием программного обеспечения для симуляции жидких сред Ansys Fluent и программного обеспечения для симуляции 3D-продуктов Ansys Discovery. Тем не менее, по мере распространения симуляций возникло новое «узкое место»: подготовка вычислительных моделей.
Как правило, инженеры Honda должны оценивать множество возможных вариантов геометрии для улучшения характеристик. Успешный анализ каждого варианта геометрии требует создания соответствующей вычислительной модели.
«Мы действительно видим значительную экономию времени при использовании Fluent и Discovery по сравнению только с физическими испытаниями», — говорит Хиватаси. — «Однако генерация моделей, необходимая для каждой итерации дизайна, значительно замедляет процесс. Нам нужно было найти способ быстрее создавать вычислительные модели, пригодные для инженерного анализа».
Ускорение создания моделей с помощью платформы Ansys GeomAI
В данном случае платформа GeomAI оказалась идеальным решением для быстрого создания большого количества вычислительных моделей, что позволило существенно повысить эффективность создания моделей для конкретной геометрии в компании Honda.
Использование платформы GeomAI позволяет инженерам и дизайнерам создавать и исследовать инновационные геометрические дизайнерские идеи с помощью моделей, обученных на основе ИИ. Это достигается путем наблюдения за предыдущими проектами для создания модели ИИ, которая затем может генерировать новые проекты, вдохновленные концепциями из обучающего набора данных.
В исследовании использовались всего четыре обучающие геометрии, представляющие различные комбинации ширины передней стойки и размеров зазоров. На основе этого ограниченного набора данных платформа GeomAI смогла автоматически генерировать множество новых вариантов дизайна без несоответствия моделей.
Для инженеров, участвовавших в исследовании, преимущества использования платформы GeomAI были очевидны.
«Использование рабочего процесса на базе GeomAI позволило быстро заполнить большое пространство проектирования вариантами геометрии, созданными искусственным интеллектом», — говорит Рюта Еномицу (Ryuta Yonemitsu), штатный инженер Honda. — «Появилось больше возможностей для более широкого исследования дизайна, чем это было бы практично при ручном моделировании».
Заглядывая за рамки конкретных примеров обучения, в ходе тестирования концепции быстро стало очевидно, что платформа GeomAI может создавать формы, выходящие за рамки конкретных примеров, использованных при обучении.
«В ходе нашей оценки платформы успешная генерация дизайнов в областях экстраполяции выявила кое-что еще», — говорит Еномицу. — «А именно — способность создавать полезные вариации геометрии за пределами исходного обучающего набора».
Оценка влияния
В одном из исследований передней стойки инженерам ранее требовалось около половины рабочего дня ручного труда для подготовки одной модели к анализу. Хотя платформа GeomAI требует первоначального набора данных для обучения, после обучения модели новые варианты геометрии могут быть созданы примерно за одну минуту.
«Для CFD-исследования, включающего 10 различных альтернативных вариантов дизайна, традиционный рабочий процесс требовал около пяти дней ручной работы», — говорит Еномицу. — «Используя GeomAI, мы сократили трудозатраты примерно до двух дней, даже с учетом времени на обучение модели».
Также была обнаружена возможность использования платформы после обучения.
«Как только обучение завершено, создание дополнительных моделей практически не требует дополнительных усилий», — говорит Еномицу. — «Мы можем продолжать изучать оптимизированные конструкции и проводить дополнительные исследования по валидации, не ограничиваясь рабочей нагрузкой, связанной с подготовкой моделей».
Что касается будущего, то компания Honda планирует расширить использование платформы GeomAI.
«В настоящее время мы находимся на стадии проверки концепции (POC)», — говорит Хиватаси. — «Оптимизировав создание моделей, мы смогли переключить время инженеров с простых повторяющихся задач на детальный анализ потоковых полей и оптимизацию дизайна. Мы верим, что это позволит нам делать рациональные предложения на основе более глубокого и точного понимания явления, что в конечном итоге приведет к нашей цели — достижению высокого уровня баланса между дизайном автомобиля и его характеристиками»
