수십 년 동안 누적 된 풍동 슬롯 기반으로 한 AIPIPED CFD 도구

기존 CFD 슬롯의 한계

도시를위한 새로운 건물을 개발할 때, 디자이너들은 주변 환경이 구조물에 미치는 영향뿐만 아니라 건물 자체가 주변 환경에 미치는 영향을 고려해야합니다. 여기에는 구조적 무결성, 건물에 대한 바람 영향, 햇빛 시간 및 보행자 편의에 대한 평가가 포함됩니다. 그러나 건축가가 기존 CFD 슬롯를 사용한 풍동 실험 및 분석과 같은 풍력 환경을 테스트하는 데 사용한 방법은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들었을뿐만 아니라 그렇게하기에 복잡했으며, 빠른 반복 시험에 적합하지 않으며 소규모 프로젝트는 비용이 많이 듭니다.

대조적으로, 슬롯가 장착 된 궤도 스택은 빠르고 저렴하며 이해하기 쉬운 속도로 강력한 다중 인자 분석을 제공합니다. 또한 건축 설계자에게 공기 흐름과 햇빛을 관리하는 야외 편안한 디자인을 최적화하는 데 필요한 실용적인 통찰력과 빠른 피드백을 제공합니다. 계획된 건물이 주변 환경, 특히 보행자 수준의 바람과 상호 작용하는 방법을 조기 설계 이해하면 디자인 후반에 발생할 수있는 문제를 해결하는 데 시간과 비용이 절약 될 수 있습니다.

슬롯를 사용한 CFD 메커니즘

신경 개념 및 궤도 스택은 분석 결과의 품질을 저하시키지 않으면 서 빠르고 저렴한 가격으로 건축 설계자에게 이상적인 슬롯 워크 플로우를 만들었습니다. 이 파트너십을 통해 Orbital Stack은 표준에서 혁신적인 산업 변화로 슬롯 활용을 개발할 수있었습니다.

Orbital Stack은 기계 학습을 사용하여 알고리즘을 사용하여 알고리즘을 "리어스"하는 데 방대한 데이터 세트를 사용하여 마스킹 모델 및 기후 데이터와 같은 입력 (예 : 공기 흐름 경로 및 패턴) 간의 관계를 결정하여 설계자 'CFD 사용을 최적화하기 위해 입력 (예 : 공기 흐름 경로 및 패턴) 간의 관계를 결정했습니다. 데이터 세트가 슬롯의 예측 정확도를 확인하는 데 사용되기 때문에 품질은 매우 중요한 요소입니다. Orbital Stack은 RWDI Ventures의 회원으로, 세계에서 RWDI의 최대 규모의 도시 공기 흐름 데이터 세트에 액세스 할 수 있습니다.

신경 개념은 궤도 스택 전문가와 긴밀히 협력하여 RWDI 슬롯 사용하여 CFD 결과를 복제하는 딥 러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기존 궤도 스택 웹 앱에 통합되어 사용자에게 즉각적인 AI 피드백을 제공했습니다.

기존 데이터 슬롯

궤도 스택을 전 세계 어디에서나 슬롯할 수 있도록 딥 러닝 알고리즘은 모든 도시의 현실적인 바람 조건을 예측해야했습니다. 따라서 신경 개념은 데이터 세트에 포함 된 슬롯자 도시를 고려하여 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 방식으로 처리하기위한 강력한 방법을 개발했습니다. 이 모델은 가능한 가장 빠른 처리 시간으로 도시에 추가 한 혁신적인 기술 설계자를 처리해야합니다. 도시 구조가 입력되면 딥 러닝 모델은이 분야에서 슬롯 가능한 최신 기술을 기반으로 몇 초 안에 예측할 것입니다.

RWDI의 전문 지식과 수십 년간의 광대 한 풍동 실험 슬롯 활용하여 Orbital Stack 및 Neural Concept는 건축 설계자의 가능성을 열어주는 혁신적인 기술을 만들 수있었습니다.

슬롯가 장착 된 앱으로 디자이너 워크 플로우를 개선하는 방법

처음에는 디자이너가 각 설계 변경 (건물 또는 환경 변화)마다 슬롯 분석이 완료되기 위해 10 시간을 기다려야했습니다. 그러나 신경 개념의 딥 러닝 모델이 궤도 스택에 통합되었을 때 이것이 우리가 본 것입니다.반복 2 분만로 단축되었습니다. 또한 시뮬레이션이 더욱 접근 가능해지고세션 당 비용은 1/10가되었습니다. 이를 통해 슬롯자는 디자인의 환경 요구 사항을 고려하여 여러 반복 시뮬레이션을 실행하고 프로젝트의 최적 버전을 선택할 수 있습니다.

프로젝트 후반에 CFD 및 풍동 분석을 수행하여 슬롯에서 발견 한 예측을 확인하고 규제 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

워크 플로 전체에 걸쳐 설계 반복을 활성화하여 성능 최적화 및 잠재적 위험을 프로세스 초기에 시각화 할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 디자인주기, 안정적인 주문형 공기 흐름 분석, 최종 설계의 성능 및 지속 가능성 향상, 디자이너의 끝없는 가능성을 추구 할 수 있습니다.

Orbital Stack의 AI 모델에 대한 가장 좋은 점은이 슬롯를 많이 사용할수록 예측이 더 좋습니다. 이 알고리즘은 "더 다양하고 완전한 도시를 통합하여 보행자 안락함의 물리적 현상을 올바르게 배웁니다.

신경 개념 소개

신경 개념은 엔지니어링을 향상시키기 위해 슬롯 딥 러닝 알고리즘을 개발하고 있습니다. R & D주기 속도를 높이고 제품 성능을 높이고 차세대 엔지니어링 문제를 해결함으로써 80 명 이상의 고객을위한 제품 설계 방법을 혁신했습니다. 이 회사는 2018 년 스위스 EPFL에있는 주요 슬롯 실험실에서 설립되었습니다. 우리는 30 명 이상의 회원으로 구성되어 있으며 산업 공학의 미래를 인텔리전스로 변화시키는 비전에 전념하고 있습니다.자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오

궤도 스택 소개

스마트 도시 공간은 경제, 안전, 환경 및 삶의 질과 같은 요구를 동시에 충족시킵니다. Orbital Stack은 건축가, 디자이너 및 엔지니어를위한 슬롯를 구축하여 도시에 생명을 불어 넣는 고성능 건물을 만들 수 있습니다. RWDI Ventures의 회원 인 Orbital Stack은 지역 환경과 기후가 대규모 구조물에 복잡성을 추가하고 그 반대의 방식을 이해하는 글로벌 리더 인 RWDI의 여러 분야의 팀에 의해 설립되었습니다.자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오

RWDI 소개

RWDI는 기후 공학 및 컨설팅의 글로벌 리더입니다. 그는 기업 지속 가능성, 지구 친화적 인 건물, 기후 변화 컨설팅 및 환경 공학 분야에서 자신의 능력을 보여줍니다. RWDI는 지속 가능성에 대한 고객의 야심 찬 목표를 지원하기 위해 깊은 기술 전문 지식을 활용했으며 전 세계 주요 프로젝트에서 디자인 팀과 협력했습니다. RWDI는 소기후 및 보행자 수준의 바람 테스트, 소음, 음향 및 진동 테스트, 인클로저 테스트 및 바람 테스트를 포함하여 환경 컨설팅 서비스 포트폴리오를 통해 수천 개의 프로젝트를 실현하는 데 도움을주었습니다. 여기에는 Burj Khalifa, London Spire, Golden Gate Bridge, T슬롯pei 101 및 스위스의 Val Tower가 포함됩니다.자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오

이 기사는 다음 신경 개념의 다음 웹 사이트에 게시 된 기사를 기반으로합니다.수십 년간의 풍동 슬롯 기반으로 한 AI 구동 CFD 슬롯"의 일본어 번역입니다.

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