Инженерные расчёты CFD и прочности с ИИ-суррогатными моделями

Расчёт течения в теплообменнике, прочности корпуса или литейной формы на инженерной рабочей станции занимает часы и сутки. Инженер ставит задачу на ночь и утром узнаёт, что нужно поправить сетку. Аренда облачных вычислений упирается в лицензии, объём передаваемых данных и запрет на вынос конструкторской документации.

При этом типовые расчёты повторяются с небольшими вариациями геометрии и режимов — идеальный случай для машинного обучения.

Расчётная группа при этом невелика, и очередь задач становится узким местом всего проектирования: конструкторы ждут результата, а ускорить его можно только новым железом или снижением точности.

Решение состоит из локального расчётного узла под коммерческие и открытые солверы и ML-контура, который на накопленных результатах обучает суррогатные модели.

• Параллельные CFD- и МКЭ-расчёты на многоядерном CPU и GPU-солверах, очередь задач для группы инженеров.
• Автоматизированные параметрические серии: геометрия, режимы, материалы.
• Нейросетевые суррогаты (графовые сети, операторные модели) выдают поля давления, температуры или напряжений за секунды для быстрого перебора вариантов.
• Точный расчёт остаётся для финальной верификации выбранных вариантов.

Мы подбираем узел под конкретные солверы и схему лицензирования, настраиваем очередь задач и хранение результатов и помогаем запустить первые суррогатные модели на накопленном архиве. Заказчик получает собственную расчётную мощность без выноса КД за периметр.

Какие данные нужны

• CAD-геометрия и сетки
• Результаты предыдущих расчётов
• Экспериментальные замеры для валидации