Idea Statica
  • Metal
  • Concrete
  • Legături BIM
  • Support tehnic
  • Prețuri
  • Compania
  • Prezentare generală a oțelului
  • Proiectarea conexiunii
  • Design membru
  • Proiectare parametrică
  • Pereți și regiuni D
  • Checkbot
  • Integrări acceptate
  • Prezentare generală BIM
  • Vizualizator
  • API-uri
  • Centrul de asistență
  • E-learning și certificare
  • Blog
  • Descărcări și licențe
  • Planuri
  • Instrument gratuit pentru comunitate
  • Clienți de tip Enterprise
  • Studenți și profesori
  • Contact
  • Blog
  • Cercetare și dezvoltare
  • Distribuitori autorizați
  • Metal
    Prezentare generală a oțeluluiProiectarea conexiuniiDesign membruProiectare parametrică
  • Concrete
    Pereți și regiuni D
  • Legături BIM
    CheckbotIntegrări acceptatePrezentare generală BIMVizualizatorAPI-uri
  • Support tehnic
    Centrul de asistențăE-learning și certificareBlogDescărcări și licențe
  • Prețuri
    PlanuriInstrument gratuit pentru comunitateClienți de tip EnterpriseStudenți și profesori
  • Compania
    ContactBlogCercetare și dezvoltareDistribuitori autorizați
Probă gratuită de 14 zile
Probă gratuită de 14 zile
  • Metal
  • Concrete
  • Legături BIM
  • Support tehnic
  • Prețuri
  • Compania

Abonați-vă la newsletter-ul nostru

Companie

  • Despre noi
  • Parteneriate
  • Cariere
  • Tehnologie brevetată pentru ingineri structuriști

Resurse

  • Proiecte ale clienților
  • Studii de caz
  • IDEA StatiCa Connection Library
  • Cărți de verificare

Legal

  • ACORD DE LICENȚĂ PENTRU UTILIZATORUL FINAL IDEA StatiCa
  • Politica globală de confidențialitate
  • Termeni și Condiții de Utilizare – IDEA StatiCa Viewer
  • Licențiere

Ajutor

  • Contact
  • Solicitare ofertă
  • Distribuitori
  • Descărcări
FacebookInstagramLinkedInYouTube

© IDEA StatiCa 2009-2026

Folosit și de încredere la nivel mondial de ingineri, fabricanți și consultanți.

Centrul de SuportArticole din Baza de CunoștințePredicția gradului de utilizare folosind un model bazat pe învățare automată
Predicția gradului de utilizare folosind un model bazat pe învățare automată
SteelConnection designKnowledge baseConnectionEN (Eurocode)

Predicția gradului de utilizare folosind un model bazat pe învățare automată

Acest articol este disponibil și în
ENCZDEESFRITPTNLHUROKRPLTHTRVIZH
Tradus automat din engleză

Predicțiile instantanee ale gradului de utilizare a îmbinării, obținute prin învățare automată, sunt disponibile în IDEA StatiCa Connection pentru evaluarea instantanee a variantei de proiectare selectate.

Această funcționalitate este disponibilă pentru anumite șabloane parametrice de îmbinări incluse în setul predefinit IDEA StatiCa. În versiunea 26.0, doar un număr limitat de șabloane acceptă predicția, dar acoperirea va fi extinsă treptat în versiunile viitoare.

Pentru șabloanele compatibile, gradul de utilizare prezis este afișat direct în scenă, oferind un feedback imediat privind capacitatea așteptată a configurației curente. Valoarea afișată reprezintă o estimare generată de un model de învățare automată.

Metoda de predicție

Gradul de utilizare prezis se bazează pe un model de învățare automată antrenat pe un set mare de date format din variante de îmbinări precalculate. Pentru fiecare șablon parametric compatibil, au fost generate automat zeci de mii de modele cu diferite combinații de parametri.

Toate aceste modele au fost calculate complet prin analiza standard IDEA StatiCa Connection. Pe baza rezultatelor, un model de învățare automată a fost antrenat pentru a prezice gradul de utilizare al șablonului pentru combinații noi de parametri, care nu fuseseră calculate în prealabil în mod explicit.

Această abordare oferă o estimare rapidă a gradului de utilizare a îmbinării, fără a necesita un calcul complet după fiecare modificare a parametrilor.

Cum este evaluată predicția

Pentru fiecare șablon parametric compatibil, modelul de învățare automată ia în considerare geometria și parametrii șablonului, precum și componentele încărcării aplicate în timpul antrenării.

Atunci când utilizatorul modifică un parametru al șablonului (de exemplu, grosimea plăcii, dimensiunea șurubului sau distanțele față de margine), gradul de utilizare prezis se actualizează imediat. Astfel, utilizatorul poate evalua rapid dacă configurația curentă este mai aproape sau mai departe de capacitatea așteptată.

Avantajele pentru utilizator ale gradului de utilizare prezis

Datorită gradului de utilizare prezis, utilizatorul poate optimiza configurația îmbinării fără a rula în mod repetat calculul complet. Predicția oferă un feedback instantaneu la modificarea parametrilor.

După ce utilizatorul este mulțumit de gradul de utilizare prezis, verificarea finală trebuie efectuată întotdeauna prin rularea calculului standard efort-deformație. Doar rezultatul calculat reflectă verificarea reală de proiectare conform codului selectat.

Această abordare accelerează semnificativ procesul de proiectare, deoarece nu mai este necesară verificarea prin calcul a fiecărei variante intermediare de proiectare.

Predicția afișată în scenă

Dacă în proiect sunt definite mai multe încărcări, gradul de utilizare prezis afișat în scenă corespunde întotdeauna încărcării în care îmbinarea atinge cel mai mare grad de utilizare. Predicțiile pentru celelalte încărcări nu sunt afișate simultan.

În mod similar, atunci când două sau mai multe șabloane parametrice sunt utilizate într-un singur model de îmbinare, gradul de utilizare prezis afișat în scenă reflectă șablonul cel mai solicitat, nu gradul de utilizare al rostului în ansamblu, deoarece interacțiunea dintre șabloanele combinate nu este luată în considerare.

Gradele de utilizare prezise pentru șabloanele individuale pot fi vizualizate prin selectarea separată a fiecărui șablon. Astfel, utilizatorul poate evalua gradul de utilizare estimat al fiecărui șablon în mod independent, ținând cont că valoarea afișată nu reprezintă comportamentul combinat al întregului model de îmbinare.

Limitări

Gradul de utilizare prezis este destinat să ofere o estimare rapidă în timpul proiectării îmbinării. La interpretarea valorii afișate, este important să se înțeleagă ipotezele utilizate la antrenarea modelului de învățare automată și limitările inerente care rezultă din acestea.

Următoarele limitări se aplică gradului de utilizare prezis:

 1  Considerații privind încărcările

  • Componente de încărcare limitate – Antrenarea fiecărui șablon a inclus doar două sau trei componente de încărcare (de exemplu, N, Vz și My). Celelalte componente de încărcare nu sunt luate în considerare la predicție. Dacă aceste componente sunt determinante pentru comportamentul îmbinării, gradul de utilizare prezis poate diferi semnificativ de rezultatul calculat.
  • Doar elementul conectat – Predicția ia în considerare doar încărcările aplicate elementului conectat. Încărcările care acționează asupra elementului de reazem nu sunt incluse. Dacă elementul de reazem este solicitat semnificativ, rezultatul calculat poate fi substanțial mai defavorabil decât predicția.

2  Ipoteze de modelare

  • Se presupun suduri cap la cap (CJP) – Modelele au fost antrenate presupunând suduri cap la cap (CJP). Prin urmare, dimensiunea sudurii nu se reflectă în gradul de utilizare prezis. Dacă capacitatea sudurii este determinantă, predicția poate diferi semnificativ de rezultatul calculat. Dimensionarea automată a sudurilor cu suprarezistență, pentru rezistență completă, ductilitate minimă sau estimarea capacității este disponibilă în meniul contextual al elementului de proiect.
  • Se presupune întotdeauna că șuruburile de tip la presiune pe gaură au planul de forfecare în filet.
  • Sunt necesare setările implicite ale proiectului – Gradul de utilizare prezis oferă rezultate fiabile doar dacă setările proiectului corespund celor utilizate la antrenare. Aceasta înseamnă că trebuie utilizate setările implicite ale proiectului, în special factorii de siguranță, setările plasei, lungimile implicite și împărțirea în segmente.

3  Disponibilitate

  • Numai pentru codurile de proiectare EN și AISC.
  • Șabloanele de ancoraj nu sunt antrenate
  • Numai atunci când este selectată analiza efort-deformație.
  • Este necesară o conexiune la Internet.

4  Modificări ale șablonului

  • Fila Developer și modificări ale schemei structurale – Dacă utilizatorul modifică șablonul în fila Developer (de exemplu, eliminarea unor parametri sau modificarea limitelor parametrilor) sau selectează un alt element de reazem, predicția devine indisponibilă. În astfel de cazuri, algoritmul nu poate controla cât de mult diferă îmbinarea modificată de șablonul original antrenat.
  • Modificări geometrice – Unele nu au fost încă reflectate în gradul de utilizare prezis. De exemplu, modificările unghiului sau excentricității axei elementului conectat nu sunt luate în considerare, iar în astfel de cazuri gradul de utilizare prezis poate diferi semnificativ de rezultatul calculat.
  • Operații suplimentare – Dacă în șablon este adăugată o operație suplimentară (de exemplu, un element de rigidizare), gradul de utilizare prezis va fi afișat în continuare, dar efectul acelei operații nu este inclus în predicție.

5  Șabloane multiple

  • Atunci când mai multe șabloane sunt utilizate într-un singur model de îmbinare, gradul de utilizare al fiecărui șablon poate fi prezis separat. Totuși, interacțiunea lor reciprocă nu este luată în considerare.

Componentele de încărcare acoperite de șablon sunt listate sub încărcări — de exemplu, "Șablonul 1 ia în considerare doar Vz și My ale elementului B1".

Limitele inferioare și superioare ale setului de date de antrenare sunt afișate chiar în parametri, cu valori în roșu atunci când acestea se află în afara limitelor. Valoarea rămâne aplicabilă — este semnalată, nu blocată.

Observație finală

Gradul de utilizare prezis trebuie înțeles întotdeauna ca o estimare. Instrumentele de învățare automată nu pot înlocui un calcul structural complet efectuat de un inginer.

Predicția poate oferi economii semnificative de timp în timpul optimizării îmbinării, permițând compararea rapidă a diferitelor configurații de parametri.

Limitările enumerate se vor reduce treptat pe măsură ce procesul de învățare automată și seturile de date de antrenare se extind. În același timp, numărul de șabloane parametrice compatibile cu funcționalitatea de predicție va continua să crească.

Lansată în IDEA StatiCa versiunea 26.0, actualizată în versiunea 26.1.

Încercați astăzi noile funcționalități din IDEA StatiCa

Descărcați gratuit cea mai recentă versiune

Articole conexe

Proiectare automată a sudurilor / dimensionarea sudurilor
  • Oțel
  • Welds
  • Connection
  • Plates
  • +4
  • Oțel
  • Welds
  • Connection
  • Plates

Knowledge base

Proiectare automată a sudurilor / dimensionarea sudurilor

Citește mai mult
Proiectare automată a șuruburilor
  • Oțel
  • v24.0
  • Bolts
  • +3
  • Oțel
  • v24.0
  • Bolts

Knowledge base

Proiectare automată a șuruburilor

Citește mai mult
Note de lansare IDEA StatiCa 26.1
  • Oțel
  • Beton
  • v26.1
  • +3
  • Oțel
  • Beton
  • v26.1

Release notes

Note de lansare IDEA StatiCa 26.1

Citește mai mult