CAE 및 무료 바카라 게임 머신 러닝을 통해 훨씬 더 효율적인 설계 및 개발 프로세스를 달성
많은 CAE 도구는 프로토 타입을 만들 필요없이 시스템을 시뮬레이션 할 수있는 제품 개발 장면에서 사용됩니다. 여기서 필수 부분은 매개 변수 조정입니다.
그러나 컴퓨터 시뮬레이터의 대부분의 매개 변수 조정은 개인화되며, 이들과 실제 머신 검증의 차이점과 차이점이있을뿐만 아니라 시간 소모 작업과 같은 문제를 만듭니다.
Technopro는 매개 변수 조정 기간을 단축하고 이러한 과제를 해결하기 위해이를 개인화 할 수있게했습니다. 또한 제품 성능 및 재료 특성 데이터를 기반으로 앙상블 학습을 통해 인과 관계를 추정하여 개발 프로세스의 효율성을 지원합니다.
CAE의 시뮬레이션 정확도를 향상시키기 위해 무료 바카라 게임 알고리즘으로 매개 변수 최적화
요구 사항 분석 ~ 매개 변수 최적화
CAES 및 기타 장치를 사용하여 시뮬레이션 결과를 실제 기계를 사용하여 확인 결과에 더 가깝게 만들려면 시뮬레이터의 매개 변수를 조정하는 것이 필수적입니다. 반면에, 트레이드 오프 관계인 필요한 성능을 달성하는 것은 매우 어려우며, 작업량이 높기 때문에 종종 시간이 오래 걸립니다.
TechnoPro는 무료 바카라 게임 알고리즘을 사용하여 실제 측정 값의 편차를 최소화하기 위해 시뮬레이터 매개 변수 조정을 자동화합니다. 다목적 최적화 솔루션 검색 및 지식 추출을 지원합니다.
- 고객과의 커뮤니케이션을 통한 문제 및 요구 사항 정의 구현
- 실제 시스템 실험 시뮬레이터에서 수신 된 입력/출력 데이터 및 매개 변수 입력/출력 데이터
- 컴퓨터 시뮬레이터의 실제 실험 시뮬레이터에서 출력 값을 재현하기 위해 여러 매개 변수 최적화 알고리즘이 고안되었습니다
- 수신 된 데이터 세트에 대한 다중 최적화 알고리즘 구축
- 수동 매개 변수 최적화와 최적화 알고리즘을 사용한 매개 변수 최적화 결과 비교
- 분석 결과를 기반 으로이 단계에서 작업 보고서를 수정하고 미래 방향
앙상블 학습 제품 성능 및 품질에 영향을 미치는 주요 요인을 식별
제조 현장에서는 기계 학습을 사용하여 제품 자재 공식화 및 생산 비용 관리에 영향을 미치는 중요한 요소를 선별하는 방법이 널리 사용됩니다.
Technopro는 앙상블 학습을 사용하여 제품과 관련된 데이터 세트의 성능 및 품질에 영향을 미치는 프로세스 및 매개 변수를 명확하게합니다. 우리는 품질 개선에 기여하여 개발 및 생산 공정의 효율성을 달성하는 요소를 도출합니다.
문제 추출 - 분석 및 설문 조사 보고서
- 고객 커뮤니케이션 및 요구 사항 정의
- 제품을 만드는 데 사용되는 자료에 관한 데이터를 받았습니다
- 기능 양 선택, 표기법 차정, 수신 된 데이터 세트의 결 측값 처리와 같은 전처리
- 앙상블 학습을 사용하여 기계 학습 모델 구축
- 예측 정확도를 계산하여 구성된 기계 학습 모델의 평가
- 숙련 된 기계 학습 모델의 각 기능의 중요성을 시각화하고 중요한 요소를 조사합니다
- 분석 결과를 기반으로 현재 작업 보고서 및 향후 방향을보고
CAE × 무료 바카라 게임 시뮬레이션에 사용되는 도구 및 기술
Python
Scikit Learn+Matplotlib
Redmine
최적화 알고리즘
CAE × 무료 바카라 게임 시뮬레이션과 관련된 프로젝트 결과의 예
시뮬레이터와 실제 기계 사이의 불일치 향상, 근무 시간 단축 및 개인화
제조업체는 자체 제품 개발 및 생산 공정에서 제품을 배송하기 전에 컴퓨터 시뮬레이터의 매개 변수를 조정했습니다. 그러나이 조정 작업은 개인화되었으며 몇 주 동안의 작업 비용이 들었습니다.
따라서 Technopro는 시뮬레이터의 예측 결과를 사용하는 매개 변수 조정 알고리즘을 개발했습니다. 조정 기간을 줄일뿐만 아니라 기존의 인간이 만든 제품에서 오류 개선 속도가 향상되면서 정확도를 향상시킬 수있었습니다.
자동차 부품의 성능을 향상시키는 요인 분석
자동차 제조업체는 "현재 개발중인 차량에 사용 된 부품을 실제 사용으로 만들기 위해 제조 공정을 구축하고 운영하기 위해 부품 성능과 재료 특성 사이의 관계를 찾는 요청을 받았습니다."
따라서 Technopro는 개발중인 부품에 대한 재료 특성 데이터를 사용하고 앙상블 학습을 통해 성능을 예측합니다. 구성된 모델의 특징 양의 중요성을 분석함으로써, 우리는 정확도의 개선에 크게 기여하는 요인을 성공적으로 도출하고 제조 공정의 크게 개선되었습니다.