1082
Кто-то думает, что это волшебство - для нас же это просто работа. Тут рассказывают о развитии CAE технологий, HPC вычислительных комплексов и прочей магии позволяющей разрабатывать хорошие продукты. Welcome to Magic-Driven Product Development!
Замена европейской конференции LS-DYNA
Ушла очередная эпоха. Ansys решил окончательно переформатировать конференции пользователей LS-DYNA. Теперь это будут объединенные для всех продуктов конференции под брендом "Ansys Transportation Summit". И ближайший Ansys EMEA Transportation Summit 2025 пройдет в этом году, в конце октября на базе выставочного центра BMW Welit в Мюнхене. Я только пока не понял, как в данную конференцию будут вписываться не автомобильные задачи, которые раньше занимали больше половины треков конференции LS-DYNA.
https://www.dynamore.de/en/news/news-en/2025/ansys-emea-transportation-summit-with-ls-dyna-conference
Ударные волны от "взрыва" плазмы
В связи с разгулом электрического транспорта я стал получать запросы по моделированию "взрыва" плазмы, вызванной дуговым разрядом в воздухе. Пришлось разобраться в тема. Оказывается, что в первом приближении это можно смоделировать на раз в обычной ALE постановке LS-DYNA. Заодно я теперь знаю, как и зачем применять *EOS_LINEAR_POLYNOMIAL_WITH_ENERGY_LEAK
А по ссылки две статьи, показывающие промышленное применение для электрогидравлической штамповки металла:
https://www.dynalook.com/conferences/13th-international-ls-dyna-conference/metal-forming/simulation-of-high-voltage-discharge-channel-in-waterat-electro-hydraulic-forming-using-ls-dyna-r
https://www.dynalook.com/conferences/12th-european-ls-dyna-conference-2019/forming/woo_pusan_national_university.pdf
Опять самолет в стену!
На этот раз немецкая компания HOCHTIEF Engineering GmbH опубликовала результаты подобного расчета. Как я вижу, это очередная попытка создания "точной" модели самолета. Модель действительно выглядит хорошо, пока вы не смотрите на разрушение shell элементов. К счастью, я знаю авторов, и смогу обсудить с ними расчет в деталях. Вообще, удивительно видеть такие расчеты в стране без атомной энергетики.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0029549325002237
Индукционный и радиочастотный нагрев в CENOS
Еще один специализированный решатель, на этот раз CENOS. И решатель этот специализирован для моделирования индукционного и радиочастотного нагрева. Мне особенно порадовало, что на одной странице сайта я увидел примеры по моделированию индукционного закалки стали и по бесконтактной зарядке смартфонов. Главное не перепутать амплитуды, а то будет ваш телефон очень закаленный.
https://cenos-platform.com/
AI для управления постпроцессингом
Коллеги из Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing показали свой инструмент автоматизации пост процессинга CAE расчетов, работающий на основе LLM. SimExplor автоматизирует процесс пакетной обработки результатов и помогает сравнивать/находит "странные" отклонения в результатах. Это вам не MS Paint!
https://www.scai.fraunhofer.de/en/business-research-areas/numerical-data-driven-prediction/products/simexplore.html
Vibe Draw
Сейчас становиться модным направление vibe-coding, когда вы говорите LLM модели, какой код и на каком языке она должна для вас написать. Ну а я сегодня нашел проект по Vibe проектированию. Вы просто рисуете какие-то наброски в графическом редакторе, а AI пытается сделать из этого объемные модели.
https://github.com/martin226/vibe-draw
LS-DYNA + AQUA для моделирования столкновений судов
В версии R16 Ansys LS-DYNA появилась возможности выполнять сопряженный анализ с Ansys AQWA, что позволяет задавать более точное поведение плавающих объектов. Я раньше для этого справлялся и с простым ALE, но теперь все можно сделать более чисто.
Презентация от DuChan Kim (TAE SUNG S&E Inc.) доступна по ссылке: https://www.linkedin.com/posts/duchan-kim-17a877103_floating-body-collison-analysis-methodlogy-activity-7308247370595475456-Buqr
Квантовые компьютеры ускоряют LS-DYNA: первые квантовые вычисления, полезные для прикланого CAE
После прошлой недели я перестал считать, что квантовые компьютеры - это просто академический распил бабла. Итак, мы тут все таки или иначе решаем задачи линейной алгебры. Причем, в механике, когда мы используем неявный решатель, у нас собирается большая и страшная матрица жесткости, работать с которой не очень приятно, и все хотят ускорить данный процесс.
Казалось бы, LS-DYNA знаменита своим явным решателем, где такой проблемы просто нет. Но явный решатель не всегда подходит для задачи медленной динамики. А если мы вспоминаем про связанные задачи, где у нас есть FEM и CFD c FSI (привет медицинские расчеты) или про линейную динамику (привет NVH), то на одном явном решателе не выехать.
О чем же статья от ученых из Ansys и IonQ Так, препритн которой для журнала Quantum Physics был опубликована 17 марта 2025.
1. Основная проблема:
Решение больших систем линейных уравнений
Ax=b, возникающих в задачах МКЭ, представляет собой вычислительно трудоёмкий процесс.
Для таких систем характерны большие разреженные матрицы. Однако прямые методы решения (например, LU- и LDL^T-разложения) приводят к существенному заполнению («fill-in») матриц, что резко увеличивает затраты времени на решение.
2. Цель исследования:
Снизить заполнение матрицы (минимизация «fill-in») путём оптимального переупорядочивания строк и столбцов матрицы.
Для решения задачи переупорядочивания используется квантовый подход с применением алгоритма VarQITE.
3. Квантовый подход VarQITE:
Алгоритм VarQITE основан на концепции эволюции квантового состояния по мнимому времени и применяется для поиска основного состояния гамильтониана, который описывает задачу оптимизации.
Задача переупорядочивания матрицы формулируется как задача разделения графа (Graph Partitioning Problem, GPP), которая сводится к задаче бинарной оптимизации (QUBO — Quadratic Unconstrained Binary Optimization). Далее эта задача кодируется в виде гамильтониана, минимальное собственное значение которого соответствует оптимальному решению.
4. Интеграция с LS-DYNA:
Предложен гибридный квантово-классический подход, интегрированный в программный пакет LS-DYNA от Ansys. LS-DYNA применяется для механических задач, задач вибрационного анализа и гидродинамики.
В LS-DYNA используется метод вложенного разбиения (Nested Dissection) и многоуровневые алгоритмы для грубого разбиения графа на подграфы меньшего размера. Эти подграфы затем решаются с помощью VarQITE на квантовом симуляторе или квантовом устройстве.
5. Результаты исследования:
Экспериментально показано, что VarQITE может улучшить качество решения задачи разбиения графов в сравнении с классическими эвристиками (например, LS-GPart, встроенным в LS-DYNA).
Результаты тестирования включали задачи из области механики (например, моделирование деформации крыши автомобиля), задачи течения жидкости (насосы крови) и вибрационный анализ автомобиля.
В реальных тестах (с миллионами узлов и десятками миллионов рёбер) время решения системы при использовании квантового подхода сокращалось до 12% по сравнению с классическими методами.
6. Реализация на реальном квантовом оборудовании:
VarQITE был протестирован на реальных квантовых компьютерах IonQ (Aria и Forte), и результаты были сопоставимы с идеализированными симуляциями.
Для улучшения качества полученных решений авторы предлагают гибридный подход: решение задачи на квантовом компьютере с последующим уточнением с помощью классического алгоритма (например, модифицированный алгоритм Фидуччи-Маттиеса).
Заключение:
Полученные результаты демонстрируют потенциал использования квантовых вычислений в реальных задачах инженерного анализа.
VarQITE, интегрированный в промышленные продукты, такие как LS-DYNA, способен уже в ближайшем будущем предоставить вычислительные преимущества.
Препринт: https://arxiv.org/abs/2503.13128
Извлечение срединной поверхности
Вот чего мне не хватает в среде Ansys, так это настолько же мощного инструмента извлечения срединных поверхностей. Да, конечное тут для Ansa выбрали сравнительно простой пример - нет наклонных ребер, нет больших перепадов толщин, которые встречаются в деталях выполненных литьем из пластика. Но все равно это очень круто - иметь возможность так манипулировать геометрией.
https://www.youtube.com/watch?v=WeeU5x8zpWo
PyTopo3D
Давненько у нас не было тут рубрики "мы сделали еще одну оптимизацию топологии на питоне"
https://github.com/jihoonkim888/PyTopo3D
OpenRadioss Community Dummies
А вот это уже более интересное движение со стороны сообщества открытого кода. Для решателя OpenRadioss полявились открытые модели манекенов Hybrid III и EuroSID II. С одной стороны, это очень здорово. С другой стороны отставание таких моделей от того, что предлагают коммерческие решатели для моделирования уже не манекенов, а полноценного человеческого тела (например Hans от Ansys/Dynamore) еще большее чем отставание OpenRadioss от коммерческих кодов для караштестов (сейчас весь европейский ранок держит LS-DYNA и только две марки авто сидят на PAM Crash - угадайте какие?).
В очередной раз, решение очень хорошее для студентов и стартапов, но совершенно неинтересное настоящим большим производителям авто.
https://github.com/OpenRadioss/ModelExchange/tree/main/Safety
Считаем краштесты полностью на opensource
Тут один молодой ученый (со свои бюро по поддержке и внедрению FreeCAD) пиарится предстоящим докладом на тему расчетов всего в открытом коде. Связка понятная: FreeCAD, PrePoMax, OpenRadioss и ParaView. И это действительно позволят проводить полный цикл расчетов явной динамики. Это отличный академический пример для студентов и аспирантов. Но вот только не говорите, что сейчас это может заменить промышленные расчет на десятки миллионов элементов.
https://www.linkedin.com/posts/aleksander-sadowski-freecad_freecad-opensource-maschinenbau-activity-7299478229269041154-kFMw
Mistral OCR - API для понимания сложных документов
Разработчики AI из франции на прошлой неделе выкатили интересную и крутую систему. Как вы знаете, современные LLM (Large Language Model) умеют делать OCR (Optical Character Recognition). И делают они его часто сильно лучше, чем традиционные OCR систему. Но вот для распознания больших документов (десятки и сотни страниц) даже у самых жирных моделей нехватает размера контекста. Если еще для чтения книжки его может хватить, то вот для вывода ее в текстовом формате - уже нет. Mistral доработали свою систему специально для такой задачи. Научили ее делить задачу на части, работать с большими ответами.
Как результат у нас есть API, способный перегонять тексты со сложным форматированием, формулами, таблицами, графиками и иллюстрациями. Бонусом идет то, что LLM "понимает" обрабатываемый текс и может на лету исправлять ошибки, вызванные плохим качеством сканирования.
Я уже жду, когда данная система будет доступна в виде приложения - у меня есть несколько статей, которые были набраны их авторами еще на печатных машинках. А кто-то недавно в коментах приговаривал про отечественные книги с редкими данными по свойствам материалов. Теперь все это становится более доступно для структурирования и поиска!
https://youtu.be/6lRBm0KnzBI
https://mistral.ai/news/mistral-ocr
ChatGPT Deep Research
Я тестирую ChatGPT от Deep Research, и моему восхищению нет предела.
Вы наверняка знаете, как раздражает поиск параметров модели материала для динамического моделирования. ChatGPT Deep Research может сделать все это за вас автоматически и приложить все ссылки на источники информации для их проверки.
Насколько это круто?
https://chatgpt.com/share/67c80a48-d8b0-8003-b7b1-f56103ab0b1b
Сверлим кость
В очередной раз выпала удача посмотреть на медицинские задачи. Я стал поднимать информацию по мелькающему у меня в ленте коду Alfonso от компании Lifespans. К ребятам большой респект уже за то, что у них есть отдельная страничка на сайте с peer-reviewed journal articles. Буду читать и пытаться повторить.
https://www.lifespans.net/publications
Моделирование сварки трением с помощью Particleworks
16 апреля коллеги из ParticleWorks проедут вебинар по моделированию процесса Friction Stir Welding (FSW). Тут вот что интересно: в целом, моделирование такого сложного процесса при помощи SPH не ново. Я видел публикации и от LS-DYNA, и от Abaqus. Но ParticleWorks - это не
SPH, а более умный MPS да еще на GPU, а не на CPU. Так что расчет должен быть существенно быстрее. Также, меня интересует, а как
ParticleWorks будет моделировать пластическое течение и упрочнение металла? Я раньше видел у них модели только для жидкостей, хотя и очень навороченные.
https://particleworks-europe.com/webinar-16April2025.php
ИИ для моделирования насосов
Завтра SimScale и NVIDIA будут показывать работу ИИ модели насоса, работающую на основе NVIDIA PhysicsNeMo. Если я правильно понял, то такие модели будут скрываться за брендом "Physics AI Foundation Model". Все становиться лучше с ИИ.
https://www.simscale.com/webinars-workshops/revolutionizing-pump-simulation-ai-powered-engineering-now-on-the-cloud/
Toffeex - топологическая потимизация радиаторов
Еще один стартап, который решает задачи оптимизации топологии формы каналов для жидкости. Этакая топологическая оптимизация для сопряженного теплообмена.
https://www.youtube.com/watch?v=E38RCZiMvGk
Siemens купил Dotmatics
Вот что говорят о себе купленные:
Dotmatics - мировой лидер в области научного программного обеспечения для исследований и разработок, объединяющего науку, данные и процесс принятия решений. Сочетая платформу для обработки рабочих процессов и данных с лучшими приложениями, мы предлагаем первые настоящие комплексные решения для биологии, химии, рецептур, управления данными, проточной цитометрии и многого другого.
Нам доверяют более 2 миллионов исследователей из ведущих мировых биофармацевтических, химических и сырьевых компаний, а также академических институтов. Мы стремимся сотрудничать с научным сообществом, чтобы помочь сделать мир более здоровым, чистым и безопасным.
Вот как объясняет сделку покупатель:
Мы расширяем наши возможности по разработке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта в секторе биологических наук, приобретая компанию Dotmatics, ведущего поставщика программного обеспечения для НИОКР в области биологических наук, расположенную в Бостоне.
Этот стратегический шаг укрепляет наши позиции и создает лидирующий в мире портфель программного обеспечения PLM на базе хэштега AI в рамках SiemensXcelerator.
Это приобретение - еще одна веха нашей программы развития ONE Tech Company, укрепляющая наше лидерство в области промышленного программного обеспечения и позволяющая нашим клиентам внедрять инновации еще быстрее». Искусственный интеллект продолжает быть преобразующей силой, особенно в сфере наук о жизни, предлагая широкие возможности для развития.
CAE гиганты начинают битву за медицинские расчеты?
https://www.linkedin.com/posts/siemens_ai-siemensxcelerator-lifesciences-activity-7313273454068142081-IevI
Квантовое превосходство «на бумаге»
Исследователи из Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) провели тестирование квантового алгоритма для решения классической задачи гидродинамики — течения между двумя параллельными пластинами (течение Хеле-Шоу). Целью было определить, может ли квантовый алгоритм решить уравнения течения быстрее, чем классические методы.
Результаты показали, что, хотя теоретически квантовые вычисления обещают преимущество в решении подобных задач, на практике достижение этого преимущества сталкивается с трудностями. В частности, исследователи отметили необходимость в методах подавления и коррекции ошибок, чтобы улучшить точность вычислений. Однако, даже с применением этих методов, квантовый алгоритм не продемонстрировал явного ускорения по сравнению с классическими подходами.
Таким образом, текущее исследование показывает, что, несмотря на потенциал квантовых вычислений в моделировании гидродинамических процессов, на данном этапе практическое ускорение расчетов не было достигнуто. Необходимы дальнейшие исследования и развитие квантовых технологий, чтобы реализовать теоретические преимущества на практике.
Как видите, до решения СЛАУ пока далеко.
https://insidehpc.com/2025/03/quantum-advantage-on-paper-oak-ridge-tests-a-quantum-computing-approach-for-fluid-dynamics/
Siemens поглотил Altair
Сегодня вышел официальный пресс-релиз от Siemens AG, о том, что сделка по поглощению Altair Engineering Inc. завершена. Там приговаривают про AI, и действительно, Altair имеет в своем портфолио дин из самых крутых планировщиков на рынке (PBS Pro). А еще у наго есть приложения для конечных пользователей для визуализации результатов "AI моделирования."
https://newsroom.sw.siemens.com/en-US/siemens-altair-engineering-closing/
Подготовка правильных PDF для больших научных библиотек
Отличная и бесплатная консольная утилита которая добавить слой OCR в ваш pdf с растровыми изображениями (сканы текстов, иллюстрации со встроенными пояснениями и т.п.) да еще и сохранит это все в самом стабильном PDF/A стандарте - что бы никакая электронная библиотека к вам не смогла докопаться.
https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF
Вебинар nTop + Intact.Simulation
Посмотрим на связку кодов, конкурирующую с IGA методом? Напомню, что Intact.Simulation разрабатывают "свой" метод погруженный моментов (Immersed Method of Moments), не требующий создания конформной сетки для геометрии. Прикол в том, что в общепринятой терминологии есть метод моментов (привет электродинамика) и есть метод погруженной границы (привет гидродинамика). А у нас тут какая-то игра слов, причем применяемая к механике деформируемого твердого тела. Может кто прояснить? Я пока даже публикаций на эту тему найти не могу.
https://www.ntop.com/resources/webinars/intact-webinar/
AI сердце в LS-DYNA
На проходящей сейчас конференции NVIDIA GTC25 Ansys показал их видение будущего моделирования кардиологии. Еще пол года назад они искали GPU разработчиков для задач электрлфизеологии. И вот уже первые результаты.
А еще, все это дает данные для цифрового двойника NVIDIA NIM. Так что расчет будет действительно быстрый.
Коллеги показали как некая LLM на основе запросов генерирует через pyDyna и pyHeartLib модель сердца, выполняет связанный расчет и даже анализирует результаты. И мне тут кажется, что Ansys наконец переиграл модель, много лет разрабатывавшуюся в Abaqus.
https://www.linkedin.com/posts/ansys-inc_revolutionizing-cardiovascular-research-activity-7307857784732078082-HCd1
Официальный пресс релиз: https://www.ansys.com/news-center/press-releases/3-18-25-ansys-introduces-pyansys-heart-at-nvidia-gtc
Симпозиум по сердечно-сосудистым заболеваниям by Ansys - весна 2025 года
Виртуальная конференция пройдет в четверг, 3 апреля. Это бесплатное мероприятие предназначено в первую очередь для лиц, принимающих решения, но оно открыто для всех, кто занимается моделированием.
План мероприятия и регистрация по ссылке.
https://www.ansys.com/campaigns/cardiovascular/cardiovascular-symposium-spring-25
CAD для моделирования ортезов и протезов
Если вы кода-нибудь пробовали построить анатомические модели ортеза в вашем любимом каде, то вы знаете, насколько это непростая задача. Я вот очень не плох в SpaceClaim, но я не смог. Тем временем Spentys показывает свое решение как раз для таких задач. И оно работает быстро и просто даже в руках варача.
https://www.linkedin.com/posts/bryancraft_smo-innovation-3dprinting-activity-7305196951606620160-pSgk
LightSolver ускорит LS-DYNA?
В этой новости "прекрасно" все. Следим за руками: Ansys инвестирует в технологии, разрабатываемые французским стартапом LightSolver. Данные технологии позволят ускорять процессы расчеты в LS-DYNA путем в части факторизации и инвертирования матриц.
Только вот эти операции встречаются в неявных решателях, а боооольшая часть заказчиков LS-DYNA используют ее для явной динамики. Почему они выбрали LS-DYNA? Почему не MAPDL, который весь такой неявный? Что еще за такие "вдохновленные" квантовыми компьютерами (еще одна ересь) вычислительные LPU, которые работают только в теории? Слишком много вопросов. Вызываю пояснительную бригаду.
В первом комментарии я прикреплю пояснение от GPU 4o про работу, и почему это может быть полезно. Но легче вам от этого не станет. Ну а пока Ansys будет делать все, что угодно, но не портировать код на GPU.
https://insidehpc.com/2025/02/laser-based-lightsolver-partners-with-ansys-on-cae/
DNS моделирование ротора стартующего беспилотника
Моделирование высокого порядка (7-го) в коде Nek5000 с импользованием адаптивной сетки (1 385 000 спектральных элементов в сетке). На видео показаны вихри, идентифицированные с помощью критерия lambda-2.
KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Germany
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia
https://www.youtube.com/watch?v=Ix7-pr6dezo
AI наше ВСЁ?
Недавно один мой друг прислал мне ссылку на видео (там есть временная метка), где нам в очередной раз рассказывают о переходе всей индустрии CAE на AI рельсы. Глупо было бы утверждать, что ИИ не повлияет на мою профессиональную жизнь. Однако мне кажется, что все будет немного сложнее.
Во всех подобных презентациях нам показывают, как ИИ может успешно предсказывать результаты для новой геометрии. Но это лишь одно «измерение» для нашего набора данных. А как насчет различных свойств материалов? Как насчет пластической ортотропности после штамповки? Как учесть слоистую структуру композитных изделий? Как мы узнаем об условиях нагружения? Это лишь основные вопросы при расчете на прочность и на эти и многие другие вопросы еще предстоит найти ответы. Ответы конечно будут найдены, но они сделают путь равития AI не таким простым. Однако, уже сейчас я наблюдаю за проектами своих коллег, в которых ML успешно ускоряет сложное нелинейное моделирование.
Я считаю, для создания полноценных AI-CAE систем нам, скорее всего, придется «кормить» ИИ не CAD моделями, а чем-то более «питательным», например, обогащать его данными CAE.
https://youtu.be/BRkxH-JOc08?t=1936
Туториал по SPG
Я все еще люблю этот метод, но какой же он медленный...
https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=h_bvY2xkABQ