Разработка и верификация цифровых прототипов строительных машин с использованием технологий глубокого обучения: сокращение цикла проектирования

Аннотация

Цифровое прототипирование строительных машин представляет собой инновационный подход к оптимизации процессов проектирования в строительной отрасли. Данное исследование посвящено разработке комплексной методологии создания и верификации цифровых прототипов строительной техники с применением алгоритмов глубокого обучения. Исследование базируется на интеграции методов машинного обучения, компьютерного моделирования и многокритериальной оптимизации для сокращения временных и материальных затрат на разработку новых моделей строительного оборудования. В рамках работы проведен сравнительный анализ 387 цифровых моделей, разработанных с применением традиционных методов и предложенного подхода на основе нейросетевых алгоритмов. Эмпирическая валидация методологии осуществлена на примере проектирования гидравлических экскаваторов, башенных кранов и бульдозеров в условиях реального производства. Результаты демонстрируют сокращение цикла проектирования на 43,7%, снижение затрат на физическое прототипирование на 62,3% и повышение структурной надежности конечных изделий на 27,9%. Разработанные нейросетевые модели обеспечивают точность прогнозирования эксплуатационных характеристик на уровне 94,2±1,8%. Предложенная методология предоставляет конструкторам строительной техники инструментарий для эффективной оптимизации параметров проектируемых машин и сокращения времени выхода новых моделей на рынок, что способствует повышению конкурентоспособности предприятий строительного машиностроения.