Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 07.11.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Генеративный дизайн и оптимизация конструкции
Комплексное AI-решение «Генеративный дизайн и оптимизация конструкции» для автомобильной промышленности использует искусственный интеллект для автоматической генерации и тестирования тысяч вариантов деталей и компонентов автомобиля. Система учитывает параметры прочности, веса, стоимости, аэродинамики и производственных ограничений, что позволяет находить инновационные, легкие и прочные конструкции, сокращать время проектирования и снижать себестоимость изделий.
Преимущества решения
- Существенное сокращение времени проектирования (в 5–10 раз быстрее традиционных методов).
- Возможность находить инновационные, лёгкие и прочные конструкции, которые сложно создать вручную.
- Снижение веса деталей на 20–40% без потери прочности, что ведёт к экономии топлива и увеличению запаса хода электромобилей.
- Автоматизация рутинных задач инженера, сокращение числа ошибок.
- Возможность объединять несколько деталей в одну, упрощая сборку и логистику.
- Снижение затрат на материалы и производство.
- Быстрая интеграция с аддитивными технологиями (3D-печатью).
- Гибкость. Лёгкая корректировка ограничений и повторная генерация вариантов.
- Повышение конкурентоспособности и ускорение вывода новых моделей на рынок.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
Генеративный дизайн — это подход, при котором программа с использованием ИИ и сложных математических алгоритмов (нейросети, генетические алгоритмы) самостоятельно создает множество вариантов конструкции на основе заданных проектных ограничений: материал, способ производства, габариты, нагрузки, стоимость, требования по прочности и аэродинамике.
Процесс включает:
- Задание параметров и ограничений инженером.
- Автоматическую генерацию десятков или сотен вариантов компонентов.
- Оценку каждого варианта по ряду критериев (механическая прочность, масса, стоимость, технологичность, аэродинамика).
- Выбор оптимальных решений для последующего прототипирования и производства.
В отличие от традиционного проектирования, где инженер вручную создает ограниченное число вариантов, генеративный дизайн позволяет исследовать огромный спектр решений, включая такие, до которых человек бы не додумался.
В автомобильной промышленности это используется для оптимизации несущих конструкций, подвески, кузова, кронштейнов, элементов интерьера и других деталей. Пример — проект GM и Autodesk, где ИИ сгенерировал 150 вариантов кронштейна, а итоговая деталь стала легче на 40% и прочнее на 20%, объединив восемь компонентов в одну 3D-печатную деталь.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| Генеративный дизайн и топологическая оптимизация | Autodesk Fusion 360, Siemens NX, PTC Creo, Altair Inspire/OptiStruct, ANSYS Discovery Live, nTopology, CATIA Generative Design | Автоматическая генерация конструкций на основе целей, ограничений и производственных условий |
| Симуляция и мультифизическое моделирование | ANSYS, Abaqus, COMSOL Multiphysics | Тестирование на прочность, теплопередачу, динамику, электромагнитные и другие физические явления |
| ПО для 3D-печати | Autodesk Netfabb, Materialise Magics | Подготовка моделей к 3D-печати, оптимизация поддержек и структуры, слайсинг |
| Интеграция с CAD/CAM | Интеграция с CAD/CAM-системами | Передача оптимизированных моделей в производство, автоматизация цифрового контура |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендация / Пример модели | Обоснование |
|---|---|---|
| CPU | AMD EPYC / Intel Xeon (32–128 ядер) | Высокая многопоточность для параллельной генерации, симуляции и ML-задач |
| GPU | NVIDIA H100, A100, L40, RTX 6000/8000 | Ускорение генеративных ИИ-моделей и симуляций; критично для вычислений на GPU |
| RAM | 256–1024 ГБ DDR5 ECC | Работа с крупными языковыми и симуляционными моделями, многозадачность |
| SSD | NVMe 4–16 ТБ | Быстрый доступ к данным и моделям, высокая пропускная способность ввода-вывода |
| Сеть | 25–100 Гбит/с Ethernet | Интеграция в распределённые вычислительные кластеры и быстрая передача данных |
| Серверы для ИИ | Supermicro SYS-422GL-NR, Supermicro SYS-522GA-NRT | Масштабируемые платформы для генеративных ИИ-нагрузок и пилотных внедрений |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: SYS-422GL-NR
DP Intel 4U MGX Dual-Root PCIe GPU System with up to 8 600W GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x E1.S NVMe
Блок питания:
3200W
Артикул: SYS-521GE-TNRT
GPU сервер Supermicro SYS-521GE-TNRT. Система графических процессоров DP Intel 5U с двумя корнями PCIe, поддерживающая до 10 графических процессоров и увеличенная тепловая мощность
Форм-фактор:
5U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2700W
Артикул: SYS-522GA-NRT
DP Intel 5U Dual-Root PCIe GPU System with up to 10 GPUs and extended thermal capacity
Форм-фактор:
5U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
24x 2.5" NVMe
Блок питания:
2700W
Архитектура решения
1. Ввод проектных ограничений. Инженер задаёт параметры (материал, нагрузки, стоимость, ограничения по производству, габариты).
2. Генерация вариантов. ИИ/алгоритмы генерируют десятки–сотни вариантов конструкции.
3. Автоматическая симуляция. Каждый вариант проходит виртуальное тестирование (прочность, аэродинамика, технологичность).
4. Отбор оптимальных решений. Система ранжирует варианты по заданным критериям.
5. Экспорт моделей. Выбранные решения экспортируются в CAD/CAM для доработки и подготовки к производству.
6. Интеграция с PLM. Результаты и документация интегрируются в системы управления жизненным циклом изделия.
7. Поддержка 3D-печати и аддитивных технологий. Оптимизированные детали могут сразу отправляться на 3D-печать или в традиционное производство.
Пример конфигурации
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер для генеративного дизайна | ||
| Серверы | Supermicro AS-4125GS-TNRT | 1 |
| CPU | AMD EPYC 9654 | 2 |
| GPU | NVIDIA H100 | 4 |
| RAM | DDR5 ECC | 512 ГБ |
| SSD | 4 ТБ NVMe | 4 |
| Сеть | 100 Гбит/с Ethernet | |
| ПО | Autodesk Fusion 360 Ultimate, ANSYS Discovery Live, Altair Inspire | |
| Рабочая станция для инженера | ||
| Серверы | Supermicro SuperWorkstation SYS-751GE-TNRT | 1 |
| CPU | Intel Xeon W-3400 | 2 |
| GPU | NVIDIA RTX 6000 Ada | 2 |
| RAM | DDR5 ECC | 128 ГБ |
| SSD | 2 ТБ NVMe | 2 |
| ПО | Autodesk Fusion 360, ANSYS, nTopology |
Артикул: NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
Созданная на архитектуре NVIDIA Ada Lovelace, RTX 6000 объединяет 142 ядра RT третьего поколения, 568 ядер Tensor четвертого поколения и 18 176 ядер CUDA® с 48 ГБ графической памяти с кодом коррекции ошибок (ECC).
Форм-фактор:
Dual Slot
Интерфейс подключения:
PCIe 4.0
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Кто уже применяет такие решения в России
В России генеративный дизайн уже внедряют ведущие компании и организации: КамАЗ применяет его для оптимизации несущих конструкций и компонентов грузовиков, ГАЗ использует топологическую оптимизацию и генеративный дизайн в своих R&D-центрах, а АвтоВАЗ реализует пилотные проекты по улучшению деталей кузова и подвески. Кроме того, научно-исследовательские институты активно внедряют генеративный дизайн для создания прототипов и подготовки к серийному производству. Инжиниринговые компании, такие как СИБДевПро, разрабатывают и внедряют генеративные решения для автопрома и авиастроения, а ИТ-интеграторы обеспечивают поставки серверов и программного обеспечения для генеративного дизайна в крупные инжиниринговые центры по всей России.
