Makine öğrenmesi modeli kullanılarak kullanım oranı tahmini

Bu işlevsellik, IDEA StatiCa önceden tanımlanmış setinde yer alan seçili parametrik birleşim şablonları için kullanılabilir. 26.0 sürümünde yalnızca sınırlı sayıda şablon tahmini desteklemektedir; ancak kapsam gelecekteki sürümlerde kademeli olarak genişletilecektir.

Desteklenen şablonlar için tahmin edilen kullanım oranı doğrudan sahnede görüntülenerek mevcut konfigürasyonun beklenen kapasitesi hakkında anında geri bildirim sağlar. Görüntülenen değer, bir makine öğrenmesi modeli tarafından üretilen bir tahmini temsil eder.

Tahmin yöntemi

Tahmin edilen kullanım oranı, önceden hesaplanmış büyük bir birleşim varyantı veri seti üzerinde eğitilmiş bir makine öğrenmesi modeline dayanmaktadır. Desteklenen her parametrik şablon için, farklı parametre kombinasyonlarına sahip on binlerce model otomatik olarak oluşturulmuştur.

Tüm bu modeller, standart IDEA StatiCa Connection analizi kullanılarak tam olarak hesaplanmıştır. Sonuçlara dayanarak, daha önce açıkça hesaplanmamış yeni parametre kombinasyonları için şablonun kullanım oranını tahmin etmek amacıyla bir makine öğrenmesi modeli eğitilmiştir.

Bu yaklaşım, her parametre değişikliğinden sonra tam hesaplama çalıştırma ihtiyacı olmaksızın birleşim kullanım oranının hızlı bir tahminini sağlar.

Tahmin nasıl değerlendirilir

Desteklenen her parametrik şablon için makine öğrenmesi modeli, eğitim sırasında uygulanan yük bileşenleriyle birlikte şablonun geometrisini ve parametrelerini dikkate alır.

Kullanıcı bir şablon parametresini değiştirdiğinde (örn. plaka kalınlığı, cıvata boyutu veya kenar mesafeleri), tahmin edilen kullanım oranı anında güncellenir. Bu, kullanıcının mevcut konfigürasyonun beklenen kapasiteye yakın mı yoksa uzak mı olduğunu hızlıca değerlendirmesine olanak tanır.

Tahmin edilen kullanım oranının kullanıcıya faydaları

Tahmin edilen kullanım oranı sayesinde kullanıcı, tam hesaplamayı tekrar tekrar çalıştırmadan birleşim konfigürasyonunu optimize edebilir. Tahmin, parametre değişiklikleri sırasında anında geri bildirim sağlar.

Kullanıcı tahmin edilen kullanım oranından memnun kaldığında, nihai doğrulama her zaman standart gerilme/gerinim hesabı çalıştırılarak gerçekleştirilmelidir. Yalnızca hesaplanan sonuç, seçilen yönetmeliğe göre gerçek tasarım kontrolünü temsil eder.

Bu yaklaşım, her ara tasarım varyantını hesaplamayla doğrulamak artık gerekli olmadığından tasarım sürecini önemli ölçüde hızlandırır.

Sahnede görüntülenen tahmin

Projede birden fazla yük etkisi tanımlanmışsa, sahnede görüntülenen tahmin edilen kullanım oranı her zaman birleşimin en yüksek kullanım oranına ulaştığı yük etkisine karşılık gelir. Diğer yük etkileri için tahminler eş zamanlı olarak gösterilmez.

Benzer şekilde, tek bir birleşim modelinde iki veya daha fazla parametrik şablon kullanıldığında, sahnede görüntülenen tahmin edilen kullanım oranı, birleşik şablonların etkileşimi dikkate alınmadığından, birleşimin bütünü olarak değil, en fazla kullanılan şablonu temsil eder.

Bireysel şablonlar için tahmin edilen kullanım oranları, her şablonu ayrı ayrı seçerek görüntülenebilir. Bu, kullanıcının görüntülenen değerin tüm birleşim modelinin birleşik davranışını temsil etmediğini göz önünde bulundurarak her şablonun tahmini kullanım oranını bağımsız olarak değerlendirmesine olanak tanır.

Sınırlamalar

Tahmin edilen kullanım oranı, birleşim tasarımı sırasında hızlı bir tahmin sağlamak amacıyla tasarlanmıştır. Görüntülenen değer yorumlanırken, makine öğrenmesi modelinin eğitimi sırasında kullanılan varsayımları ve bunlardan kaynaklanan doğal sınırlamaları anlamak önemlidir.

Tahmin edilen kullanım oranı için aşağıdaki sınırlamalar geçerlidir:

 1  Yük değerlendirmeleri

• Sınırlı yük bileşenleri – Her şablonun eğitimi yalnızca iki yük bileşenini (örn. Vz ve My) içermiş olup ankraj durumları üç bileşen için eğitilmiştir. Diğer yük bileşenleri tahmin için dikkate alınmamaktadır. Bu bileşenler birleşim davranışı için belirleyici ise, tahmin edilen kullanım oranı hesaplanan sonuçtan önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
• Yalnızca bağlanan eleman – Tahmin, yalnızca bağlanan elemana uygulanan yükleri dikkate alır. Taşıyıcı elemana etkiyen yükler dahil edilmemektedir. Taşıyıcı eleman önemli ölçüde yüklendiğinde, hesaplanan sonuç tahminden önemli ölçüde daha az elverişli olabilir.

2  Modelleme varsayımları

• Alın (CJP) kaynakları varsayılmıştır – Modeller, alın (CJP) kaynakları varsayılarak eğitilmiştir. Bu nedenle kaynak boyutu tahmin edilen kullanım oranına yansıtılmamaktadır. Kaynak kapasitesi belirleyici ise, tahmin hesaplanan sonuçtan önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Tam mukavemet, minimum süneklik veya kapasite tahmini için aşırı mukavemet ile kaynak otomatik tasarımı proje öğesi bağlam menüsünde mevcuttur.
• Varsayılan proje ayarları gereklidir – Tahmin edilen kullanım oranı, yalnızca proje ayarları eğitim sırasında kullanılanlarla eşleştiğinde güvenilir sonuçlar sunar. Bu, özellikle güvenlik katsayıları, mesh ayarları, varsayılan uzunluklar ve segment bölümlemesi olmak üzere varsayılan Proje ayarlarının kullanılması gerektiği anlamına gelir.

3  Kullanılabilirlik

• Yalnızca EN ve AISC tasarım yönetmelikleri için.
• Yalnızca Gerilme–Gerinim analizi seçildiğinde.
• İnternet bağlantısı gereklidir.
  

4  Şablon değişiklikleri

• Geliştirici sekmesi ve yapısal şema değişiklikleri – Kullanıcı şablonu Geliştirici sekmesinde değiştirirse (örn. parametreleri kaldırma, parametre sınırlarını değiştirme) veya farklı bir taşıyıcı eleman seçerse, tahmin kullanılamaz hale gelir. Bu tür durumlarda algoritma, değiştirilen birleşimin orijinal eğitilmiş şablondan ne kadar farklı olduğunu kontrol edemez.
• Geometrik değişiklikler – Bazı geometrik değişiklikler henüz tahmin edilen kullanım oranına yansıtılmamaktadır. Örneğin, bağlanan elemanın açısının veya eksen dışı merkezliğinin değiştirilmesi dikkate alınmamakta ve bu tür durumlarda tahmin edilen kullanım oranı hesaplanan sonuçtan önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
• Ek işlemler – Şablona ek bir işlem eklenirse (örn. bir takviye levhası), tahmin edilen kullanım oranı yine de görüntülenecektir; ancak söz konusu işlemin etkisi tahmine dahil edilmez.
  

5  Birden fazla şablon

• Bir birleşim modelinde birden fazla şablon kullanıldığında, her şablonun kullanım oranı ayrı ayrı tahmin edilebilir. Ancak karşılıklı etkileşimleri dikkate alınmaz.

Son not

Tahmin edilen kullanım oranı her zaman bir tahmin olarak anlaşılmalıdır. Makine öğrenmesi araçları, bir mühendis tarafından gerçekleştirilen tam yapısal hesaplamanın yerini alamaz.

Tahmin, farklı parametre konfigürasyonlarının hızlı karşılaştırılmasına olanak tanıyarak birleşim optimizasyonu sırasında önemli zaman tasarrufu sağlayabilir.

Listelenen sınırlamalar, makine öğrenmesi süreci ve eğitim veri setleri genişletildikçe kademeli olarak azaltılacaktır. Aynı zamanda, tahmin işlevselliğine sahip desteklenen parametrik şablon sayısı artmaya devam edecektir.