От сотен вариантов к оптимальному: как нейросети ускоряют поиск идеальной формы фермы.

Как инжиниринговая компания, мы постоянно смотрим вперед и изучаем технологии, которые меняют нашу отрасль.

Пока наши инженеры ведут проекты по проверенным методикам (SCAD, ЛИРА), наша R&D-лаборатория экспериментирует с применением эволюционных алгоритмов для оптимизации конструкций.

Суть идеи: можно ли заставить алгоритм "самостоятельно" находить более материалоэффективные формы ферм, итеративно подбирая и геометрию, и сечения?

На гифках — один из наших ранних прототипов. Алгоритм учится распределять материал под заданной нагрузкой.

Это не готовый продукт, а часть наших внутренних исследований.

Нам интересно Ваше мнение как специалистов:

• Сталкивались ли вы с подобными инструментами?
• В какой части проектирования автоматизация помогла бы вам больше всего? (расчеты, подбор сечений, оптимизация узлов)
• Что, на ваш взгляд, главное в таких инструментах? (скорость, экономия металла, удобство)
• Особенно интересно мнение коллег-конструкторов, которые ежедневно сталкиваются с рутиной подбора сечений. Сталкивались ли вы с подобными подходами на практике?

Пишите в комментариях, если есть мысли или опыт работы с подобными инструментами.