Туториал по S-ALE

В целом, сделано без очевидных косяков. Хотя все, что было задано через командные вставки, можно было найти и в GUI

https://www.youtube.com/watch?v=_AuGvU_nVNE

Ansys 2025R1

Ох, там много вкусного, особенно в дайне:
- GUI для моделирования батарей
- Contact Tool (поиск интерференции в контактах)
- Поддержка когезивных элементов (через ACP)

https://www.youtube.com/watch?v=vJJKOUqEZ6c

IMPETUS Webinar - Modelling of Natural Fragmentation Under Explosive Loading

Я бы посетил это мероптиятие, если меня пустять. В прошлый раз, когда вебинар был про детонацию, организаторы выкидывали всех неизвестных им участников из сессии самым наглым образом. Но интересно же.

https://events.teams.microsoft.com/event/ba1901f1-8293-4c9a-b606-e2f37bf22760@6bac3a15-993a-45d2-8c84-6b849f3013c0

Видео материалы CADFEM CIS

Многие годы CADFEM CIS пилил и бесплатно публиковал огромное количество вебинаров и видео по всем возможным тематикам, связанным с Ansys. Все это было доступно на YouTube. Однако, недавно я обнаружил, что канала CADFEM CIS больше нет. Я уже думал, что потерял доступ ко всем своим вебинарам. Но, к счастью, материалы оказались перезалиты в официальный паблик VK. Не знаю, что послужило причиной исчезновения канала на YouTube. Но собранная компанией коллекция видео - это по круче, чем видео с черно-оранжевого видео хостинга. Так что запоминаем новую ссылку.

https://vkvideo.ru/@sdtrussia

CalculiX на GPU: подключаем сторонник решатель СЛАУ

CalculiX, это что-то что иногда выглядит как опенсорсный Abaqus. Но опенсорс - это не только бесплатно, но еще и сложно. Вам надо не только понимать физику моделируемого процесса, но и уметь искать ошибки в численных методах. А есть у этого всего еще hard mode. Alessandro Rovera умеет интегрировать в CalculiX сторонние решатели СЛАУ! Хотите, что бы ваш CalculiX научился использовать GPU? "Просто" подключите PaStiX. Учебные примеры, инструкции и консалтинг доступны на сайте по ссылке.

https://www.foambuilder.com/pages/compile_CalculiX.php

Simulia с чувством юмора

Итак, я доктор (технических) наук, в не «мистер Воловиц», хотя еще надо исправленную версию тезисов в библиотеку сдать

Как и обещал, выкладываю слайды моего вчерашнего выступления.

nTop покупает cloudfluid

И вот в какую интересную картину начинает складываться пазл. Есть nTop, который на своем неявном геометрическом ядре умеет генерировать всякие решётчатые и трижды периодические пространственные структуры. Такая геометрия очень хороша для создания теплообменников, но для нее очень долго и сложно строить сетку (как для прочностных, так и для CFD расчетов). И тут они берут и покупают себе разработчиков бессточного кода на основе решетчатых уравнений Больцмана. Да, это не самая высокая точность, но для расчета теплообменников со сложной геометрией подходит. А если у вас нужна еще и прочность, то можно посмотреть на дружественный стартап Intact.Simulation. Получается, что nTop уже построили небольшую инфраструктуру для расчетов не классическими методами: и геометрия не B-Rep, и моделирование все бес сеток, но быстро.

https://www.ntop.com/resources/blog/ntop-acquires-cloudfluid-to-advance-computational-design/

Создание и анализ решетчатых структур в MATLAB: инструмент LatticeWorks

LatticeWorks — это MATLAB-инструмент для создания и настройки решетчатых структур, включая многоморфные решетки и структуры в различных координатных системах.

Возможности:
🔹 Генерация решеток для биомедицинских устройств, инженерных конструкций и 3D-печати
🔹 Создание STL-файлов для 3D-печати
🔹 Анализ методом конечных элементов (FEA) в ABAQUS и FEBio
🔹 Построение градиентных решеток с распределением свойств

Готовые примеры находятся в папке docs.

LatticeWorks распространяется по лицензии MIT.

https://github.com/mahtab-vafaee/LatticeWorks

Crash Analysis - Structural Crashworthiness with LS-DYNA

Этим летом в Гетеборге Paul Du Bois и Suri Bala дают 4-х дневный курс по моделированию краш тестов в LS-DYNA. За примерно 2k евро вас будет учить сам Поль ДюБуа - автор первого коммерческого краш теста ever! Правда тогда он считал на PAM Crash. Но, я думаю, что с его опытом вообще все равно на каком коде работать. Короче, выбивайте финансирование и приезжайте учиться. Дяденьки уже не молоды, и не известно сколько еще лет они смогут делиться своими знаниями.

https://www.dynamore.se/en/training/seminars/crash/crash-analysis

Qfrom и SpaceClaim

Что-то я пропустил момент, когда Qfrom начал использовать софт от Ansys для полготовки геометрии.

https://www.youtube.com/watch?v=DbUSF6PFujc

EasyFEA — это удобная Python-библиотека, упрощающая проведение конечно-элементного анализа. Она поддерживает различные типы симуляций без необходимости в сложной настройке уравнений в частных производных. Возможности EasyFEA включают:

ElasticSimu: статический и динамический анализ упругости.
BeamSimu: статический анализ балок по модели Эйлера-Бернулли.
ThermalSimu: стационарный и переходный тепловой анализ.
PhaseFieldSimu: квази-статический фазовый анализ.
Примеры использования для каждого типа симуляций доступны в соответствующих подкаталогах репозитория. EasyFEA предоставляет гибкий и доступный инструмент для инженеров и исследователей, работающих в области конечно-элементного моделирования.

А обратил внимание на библиотеку по тому, что туда недавно завезли кубические элементы. Интересно, в чем они будет строить свои расчетные сетки?

https://github.com/matnoel/EasyFEA

Большие самолеты

Смотрите, какую дуру оптимизируют при помощи HyperX от Collier Aerospace’s. Кстати, а кто-то вообще трогал этот софт? А то я за маркетингом так и не понял его применения.

https://collieraerospace.com/2025/02/25/windrunner-the-worlds-largest-aircraft-selects-collier-aerospace-software-for-structural-sizing/

Туториал по SPG

Я все еще люблю этот метод, но какой же он медленный...

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=h_bvY2xkABQ

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

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

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

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

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