Comments 8
С коллегами из подразделения data science обмениваетесь информацией?
Было бы интересно сравнить реальность с результатами численного моделирования и результатами предсказанными ИИ
Было бы интересно сравнить реальность с результатами численного моделирования и результатами предсказанными ИИ
1. ИИ уже существует?
2. Как вы себе представляете ИИ, который получает на вход систему уравнений граничных условий?
2. Как вы себе представляете ИИ, который получает на вход систему уравнений граничных условий?
В той же самой «Северстали» в соседнем DataScience подразделении решали подобную задачу и недавно предъявили общественности свой труд Severstal data science meetup
Предиктивная аналитика в ремонтах
В подразделении DS искали причину перегрева подшипников привода валков на стане2000 и нашли какие-то зависимости для управлением давлением масла в приводе.
В данной статье искали и нашли причину разрушения какой-то детали.
Похожие и сопоставимые задачи решают соседние подразделения и сравнение результатов вполне корректно
Предиктивная аналитика в ремонтах
В подразделении DS искали причину перегрева подшипников привода валков на стане2000 и нашли какие-то зависимости для управлением давлением масла в приводе.
В данной статье искали и нашли причину разрушения какой-то детали.
Похожие и сопоставимые задачи решают соседние подразделения и сравнение результатов вполне корректно
Добрый день! Насколько мне известно, эта проблема не исследовалась коллегами из data science. Думаю, что data science больше подходит для проектов, где имеется существенный объем исходных данных. По оборудованию, которое мы исследовали, данных по загрузке, вибрациям и др. не было. Их сбор потребовал бы установки датчиков и существенно больше времени.
Круто, не знал что могут быть инженерные статьи на этом ресурсе. Работа проведена большая. Как и при любом моделировании, представление физический объектов и процессов в конечных элементах всегда дает разброс в результатах и накладывает возможные ошибки. Валидация модели снимет много вопросов, однако поставит множество новых.
одним из основных ограничений практического применения МКЭ является недостаточное качество исходных данных, с которым мы сталкиваемся в большинстве наших проектов.
ну это нам знакомо:) и как скажут «потомственные металллурхи» наша область ваще плохо атоматизируется.Хуже металлургии в автоматизации тока химия.
Спасибо за статью. Если не сложно, можете написать продолжение/дополнение о построении сетки в местах контакта разных КЭ элементов?
Sign up to leave a comment.
Численное моделирование – история одного проекта