{"id":22453,"date":"2023-06-01T03:24:23","date_gmt":"2023-06-01T01:24:23","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/06\/01\/risultati-senza-calcoli-larte-dellapprossimazione\/"},"modified":"2023-06-01T03:24:23","modified_gmt":"2023-06-01T01:24:23","slug":"risultati-senza-calcoli-larte-dellapprossimazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/06\/01\/risultati-senza-calcoli-larte-dellapprossimazione\/","title":{"rendered":"Risultati senza calcoli: l\u2019arte dell\u2019approssimazione"},"content":{"rendered":"<div>\n<div style=\"margin: 5px 5% 10px 5%;\"><img loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/2_A_CAMPO-DI-VELOCIT\u00e0.jpg?resize=750%2C622&#038;ssl=1\" width=\"750\" height=\"622\" title=\"\" alt=\"\" data-recalc-dims=\"1\"><\/div>\n<div>\n<p><em>I calcoli, che siano per un\u2019analisi strutturale o fluidodinamica, richiedono un dispendio di tempo e di risorse non indifferente. Negli ultimi anni, si stanno diffondendo sempre pi\u00f9 strumenti alternativi che possono predire il risultato di un\u2019analisi in pochissimi secondi e con un dispendio di risorse decisamente minore: modelli di ordine ridotto, superfici surrogate, e negli ultimi anni anche Machine Learning e AI.<\/em><\/p>\n<p>L\u2019attivit\u00e0 di progettazione, almeno nelle aziende pi\u00f9 strutturate, prosegue in parallelo con l\u2019attivit\u00e0 di calcolo predittivo delle performance del progetto.<\/p>\n<p>Mentre in passato ci si affidava spesso all\u2019esperienza del progettista e all\u2019utilizzo di diversi prototipi, la richiesta della riduzione dei tempi di progettazione ha reso necessaria l\u2019adozione di diverse forme di analisi che vengono effettuate su prototipi virtuali.<\/p>\n<p>Il progettista pu\u00f2 quindi gi\u00e0 comprendere se la sua creazione rispetter\u00e0 le performance richieste e in caso di esito negativo dell\u2019analisi, come e dover modificare il suo progetto.<\/p>\n<p>Purtroppo, per\u00f2, sovente queste analisi risultano richiedere delle tempistiche piuttosto lunghe (un calcolo FEM semplice richiede al minimo un paio di giorni, uno CFD anche una settimana), tempo durante il quale il progettista rimane fermo. Inoltre, molto spesso, per queste analisi ci si deve affidare a consulenti esterni, con quindi anche notevole dispendio di risorse per le comunicazioni e possibili fraintendimenti.<\/p>\n<p>Per questo motivo, negli ultimi anni si sono studiati dei metodi per velocizzare i calcoli, a scapito di una leggera perdita di accuratezza, non necessaria per\u00f2 nelle prime fasi di progettazione. Inoltre, per usare questi strumenti a volte non \u00e8 richiesta una conoscenza approfondita delle tecniche di modellazione pi\u00f9 avanzate.<\/p>\n<p>Possiamo dividere questi strumenti in 3 macro categorie:<\/p>\n<ul>\n<li>analisi con fisica semplificata<\/li>\n<li>modelli predittivi basati su interpolazioni o superfici surrogate<\/li>\n<li>modelli predittivi basati su machine learning e intelligenza artificiale.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Reduced Order Models o \u201csimulazioni real-time\u201d<\/h2>\n<p>La prima categoria si basa sull\u2019approssimazione della modellizzazione della fisica o della geometria. Per questo tipo di analisi, \u00e8 generalmente necessario comunque disegnare una geometria da testare. In questo gruppo di strumenti possiamo includere i \u201cReduced Order Models\u201d e le cosiddette \u201csimulazioni real-time\u201d.<\/p>\n<p>Il primo si basa sulla riduzione la complessit\u00e0 della fisica analizzata, modellandone una lievemente approssimata. Per esempio, nelle analisi CFD \u00e8 possibile sostituire le equazioni di Navier-Stokes con equazioni approssimate al primo ordine.<\/p>\n<p>Il modello ROM utilizza quindi una rappresentazione pi\u00f9 semplice della fisica completa, utilizzando un numero ridotto di parametri. \u00a0Grazie a tecniche di modellizzazione pi\u00f9 avanzate, si pu\u00f2 comprender quali sono i parametri fisici pi\u00f9 influenti e trascurare gli altri. \u00c8 per esempio anche possibile approssimare un flusso 3D in uno 2D, sia per tutto il dominio di calcolo che per alcune zone particolari, risparmiando quindi di dover calcolare una o pi\u00f9 equazioni.<\/p>\n<p>Questo tipo di tecnica in realt\u00e0 viene utilizzata gi\u00e0 dai esperti analisti quando per esempio scelgono di approssimare un fluido reale con un fluido incomprimibile o un considerando un materiale perfettamente elastico e trascurando lo snervamento. I ROM ovviamente effettuano queste e ulteriori semplificazioni in maniera automatica.<\/p>\n<p>La seconda tecnica si basa sulla semplificazione della rappresentazione della geometria, in particolare della griglia di calcolo. Al posto di risolvere le equazioni in una grande quantit\u00e0 di celle di mesh (si parla dell\u2019ordine dei milioni per una simulazione CFD), si pu\u00f2 approssimare la griglia di calcolo attraverso l\u2019uso di un numero ridotto di voxels.<\/p>\n<p>Esso \u00e8 molto simile a un tetraedro utilizzato nelle mesh tradizionali, ma la sua creazione richiede un tempo di calcolo decisamente pi\u00f9 ridotto (ordine di pochi minuti rispetto a ore per una mesh tradizionale) a scapito dell\u2019accuratezza geometrica. D\u2019altra parte, non ha senso rappresentare perfettamente una geometria sulla quale si hanno ancora molte incertezze.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 significa per\u00f2 che le simulazioni basate su voxel potrebbero non essere altrettanto accurate quanto quelle basate su mesh, ma per fisiche semplici e soprattutto per geometrie non troppo complesse, l\u2019errore nella simulazione \u00e8 comunque contenuto in un 10-15%, valori alti ovviamente nelle fasi finali di progettazione, ma che possono servire al progettista in fase preliminare per avere un\u2019idea delle performance del suo prodotto, in particolare, in caso di analisi comparative.<\/p>\n<p>Come nel caso precedente, l\u2019idea di approssimare la griglia di calcolo deriva dalla tecnica usata dagli analisti di effettuare delle analisi preliminari con mesh piuttosto rade per verificarne il corretto settaggio prima di effettuare l\u2019analisi definitiva su mesh pi\u00f9 fitte.<\/p>\n<figure id=\"attachment_37574\" style=\"width: 1139px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6.jpg?ssl=1\"><img loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-37574\" src=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6.jpg?resize=750%2C581&#038;ssl=1\" alt=\"Calcoli\" width=\"750\" height=\"581\" srcset=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6.jpg?resize=750%2C581&#038;ssl=1 1139w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6-300x233.jpg 300w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6-768x595.jpg 768w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6-1024x794.jpg 1024w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6-696x540.jpg 696w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6-1068x828.jpg 1068w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-1-6-542x420.jpg 542w\" sizes=\"(max-width: 1139px) 100vw, 1139px\" data-recalc-dims=\"1\"><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Figura 1. Analisi fluodinamica del campo di moto dell\u2019acqua di mare intorno a uno scafo di una portacontainer. A sinistra, i risultati dell\u2019analisi preliminare con una mesh piuttosto rada, a destra, i risultati definitivi. Si pu\u00f2 vedere come anche nell\u2019analisi di sinistra il campo di modo sia stato calcolato correttamente per quanto riguarda i fenomeni principali, ma non siano state colte perfettamente i fenomeni secondari come le onde generate dalla nave. In linea di massimo, in questo caso, la differenza sul valore della resistenza all\u2019avanzamento risulta essere all\u2019intorno del 10%. (Studi dell\u2019autore)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u00a0<\/p>\n<figure id=\"attachment_37575\" style=\"width: 1544px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6.jpg?ssl=1\"><img loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-37575\" src=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6.jpg?resize=750%2C341&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"750\" height=\"341\" srcset=\"https:\/\/i1.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6.jpg?resize=750%2C341&#038;ssl=1 1544w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6-300x137.jpg 300w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6-768x350.jpg 768w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6-1024x466.jpg 1024w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6-696x317.jpg 696w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6-1068x486.jpg 1068w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-2-6-922x420.jpg 922w\" sizes=\"(max-width: 1544px) 100vw, 1544px\" data-recalc-dims=\"1\"><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Figura 2. Campo di velocit\u00e0 e streamline di un rofilo alare di un\u2019appendice per una barca da regata. La simulazione \u00e8 stata fatta con Discovery Live, un software di analisi fluidodinamica che fornisce risultati \u201creal-time\u201d. SI vede come questo software non riesca a riprodurre i fenomeni turbolenti e i distacchi di scia propri di questo tipo di geometria, ma riesca comunque a fornire un\u2019idea del campo di moto dell\u2019acqua attorno alla geometria. (Studi dell\u2019autore)<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Modelli predittivi<\/h2>\n<p>I metodi appena descritti, pur geniali nella loro elaborazione, basano la riduzione delle tempistiche di calcolo sulla semplificazione del calcolo stesso, ma richiedono comunque la creazione di una geometria e l\u2019effettuazione del calcolo.<\/p>\n<p>I modelli predittivi, invece, fondano la loro velocit\u00e0 di elaborazione del calcolo soprattutto sui dati ottenuti da calcoli precedenti, senza dover effettuare nuove analisi. L\u2019idea di fondo \u00e8 quella che si possa estrapolare il risultato di una nuova geometria studiando quelli di quelle gi\u00e0 analizzate, addirittura senza disegnarne una nuova.<\/p>\n<p>Anche in questo caso, si tratta dell\u2019elaborazione e formulazione scientifica di tecniche gi\u00e0 utilizzate dagli ingegneri, ma da persone comuni nella vita di tutti i giorni: l\u2019interpolazione ed estrapolazione.<\/p>\n<p>L\u2019interpolazione \u00e8 un metodo matematico che utilizza informazioni conosciute (in questo caso, le analisi svolte su geometrie simili) per stimare valori sconosciuti, attraverso una funziona matematica. Essa viene utilizzata per determinare un valore approssimativo di un punto che si trova all\u2019interno (all\u2019esterno nel caso di estrapolazione) di una serie di dati. La scelta da dover effettuare \u00e8 quella del tipo di interpolazione da utilizzare. La pi\u00f9 semplice e quella che richiede un numero minimo di dati \u00e8 quella di tipo lineare, ma \u00e8 possibile anche utilizzare altre tipologie ben pi\u00f9 complesse.<\/p>\n<p>Ovviamente, per avere dei risultati molto vicini a quelli reali, \u00e8 fondamentale la scelta del tipo di interpolazione. Fra i vari criteri, possiamo elencare:<\/p>\n<ul>\n<li>Il numero di punti noti: se ci sono solo pochi punti noti, potrebbe essere necessario utilizzare un metodo di interpolazione semplice come l\u2019interpolazione lineare o polinomiale. La variazione fra 2 soli punti pu\u00f2 essere approssimata solo attraverso una retta, fra 3 con una parabola e via dicendo.<\/li>\n<li>Conoscenza della funzione sottostante: se la funzione sottostante che descrive i dati \u00e8 conosciuta, potrebbe essere possibile utilizzare un metodo di interpolazione specifico per quella funzione. Alcuni comportamenti fisici, infatti, si possono comunque stimare. Si sa che la resistenza aerodinamica di un corpo varia circa linearmente con l\u2019area, mentre parabolicamente con la velocit\u00e0. Il momento di inerzia di una struttura dipende linearmente dalla massa e parabolicamente con le dimensioni.<\/li>\n<li>Efficienza computazionale: nel caso in cui si debbano elaborare una grande mole di dati, vi sono sicuramente alcune formulazioni che richiedono un tempo di elaborazione pi\u00f9 elevato, anche se normalmente si parla in campo ingegneristico dell\u2019ordine dei minuti.<\/li>\n<li>Distanza dai punti noti: pi\u00f9 il punto di cui si vuole stimare il valore si trova vicino a un punto noto, pi\u00f9 la differenza fra i vari modelli di interpolazione risulta essere ridotto e quindi \u00e8 possibile utilizzare un metodo pi\u00f9 semplice.<\/li>\n<li>\u201cRumore\u201d o disomogeneit\u00e0 fra i dati: \u00e8 possibile che alcuni dei dati a disposizione (magari avuti da esperimenti o da altre simulazioni) contengano essi stessi degli errori. In questo caso, l\u2019equazione interpolante pu\u00f2 avere delle oscillazioni che non sono presenti nell\u2019equazione del fenomeno fisico sottostante. In questo caso, sarebbe meglio non utilizzare il metodo dell\u2019interpolazione (che genera un\u2019equazione passante per tutti i punti noti), ma un metodo approssimante, per esempio, quello dei minimi quadrati, che tende a generare delle equazioni pi\u00f9 stabili.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Oltre ai modelli pi\u00f9 semplici che si usano nella vita quotidiana, esistono anche formulazioni matematiche pi\u00f9 complesse, che posso tenere conto anche di centinaia di parametri differenti. Queste vengono normalmente chiamate superfici surrogate, perch\u00e9 sono appunto delle funzioni che sostituiscono in maniera imperfetta l\u2019analisi reale. La pi\u00f9 semplice di queste \u00e8 ovviamente la regressione polinomiale multivariata, ossia un polinomio composto dalle potenze dei parametri che si vogliono considerare. In caso di domini molti piccoli e dati abbastanza omogenei tra di loro, pu\u00f2 essere un metodo che garantisce degli ottimi risultati, ma spesso risulta molto sensibile alle fluttuazioni generati dagli errori nei dati. Inoltre, richiede un numero di dati piuttosto elevato, soprattutto se si vuole tenere conto di tanti parametri.<\/p>\n<figure id=\"attachment_37576\" style=\"width: 1214px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5.jpg?ssl=1\"><img loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-37576\" src=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5.jpg?resize=750%2C497&#038;ssl=1\" alt=\"Calcoli\" width=\"750\" height=\"497\" srcset=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5.jpg?resize=750%2C497&#038;ssl=1 1214w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5-300x199.jpg 300w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5-768x509.jpg 768w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5-1024x678.jpg 1024w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5-696x461.jpg 696w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5-1068x707.jpg 1068w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-3-5-634x420.jpg 634w\" sizes=\"(max-width: 1214px) 100vw, 1214px\" data-recalc-dims=\"1\"><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Figura 3. Esempio di interpolazione polinomiale. A seconda del grado di interpolazione scelto, l\u2019errore del fitting dei punti (R2) cambia. in questo caso si passa da un valore molto basso per l\u2019interpolazione lineare (R2=0.67) fino al valore massimo nel caso di interpolazione di quinto grado (R2=1)<\/figcaption><\/figure>\n<h3>Superficie surrogata di Kriging<\/h3>\n<p>Uno dei modelli che normalmente garantisce i risultati migliori \u00e8 quello cosidetto di Kriging, ideata dal matematico geostatistico Danie Krige a cavallo degli anni \u201950. Uno dei grandi vantaggi di questa formulazione \u00e8 il ridotto numero di dati necessari per la sua creazione: ne sono necessari soltanto tanti quanti i parametri considerati, anche se \u00e8 buona norma averne almeno 5 o 10 volte tanti. Se per esempio si vogliono considerare una decina di parametri, (altezza, larghezza, peso, etc..etc..), nel caso si volesse utilizzare un\u2019interpolazione cubica si dovrebbero gi\u00e0 possedere almeno 286 simulazioni, che diventano soltanto 50 nel caso di interpolazione di Kriging.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3.jpg?ssl=1\"><img loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-full wp-image-37577\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3.jpg?resize=750%2C714&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"750\" height=\"714\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3.jpg?resize=750%2C714&#038;ssl=1 863w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3-300x286.jpg 300w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3-768x732.jpg 768w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3-696x663.jpg 696w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Tabella-1-3-441x420.jpg 441w\" sizes=\"(max-width: 863px) 100vw, 863px\" data-recalc-dims=\"1\"><\/a><\/p>\n<p>Nel caso in cui si utilizzi un metodo di interpolazione, \u00e8 comunque buona norma ritestare con una analisi completa le prestazioni della geometria scelta, in quanto, possono esserci anche delle differenze non trascurabili. Ovviamente, i valori di questa nuova analisi posso essere considerati per la creazione di una nuova superficie surrogata che a questo punto potr\u00e0 fornire dei risultati meno approssimati.<\/p>\n<p>Il grande vantaggio dei metodi basati su superfici interpolanti \u00e8 quello di offrire al progettista una \u201cblack-box\u201d nella quale egli deve soltanto inserire i valori dei parametri di progettazione, senza avere nessuna conoscenza di software di analisi e senza neanche dover disegnare la geometria.<\/p>\n<p>Gli svantaggi sono sicuramente il grande numero di analisi da dovere effettuare per costruire una superficie surrogata che fornisca risultati prossimi a quelli reali e soprattutto il fatto di non poter visualizzare i campi di interesse ( ad esempio, la velocit\u00e0 o la tensione nei vari punti del dominio), perch\u00e9 questo tipo di semplificazione fornisce soltanto valori quantitativi e non qualitativi: pu\u00f2 fornire il valore di resistenza al moto, ma non pu\u00f2 fornire il campo di velocit\u00e0 attorno all\u2019oggetto, pu\u00f2 fornire il valore della tensione massima, ma non il campo di tensione, etc.. etc..<\/p>\n<figure id=\"attachment_37578\" style=\"width: 1235px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6.jpg?ssl=1\"><img loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-37578\" src=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6.jpg?resize=750%2C525&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"750\" height=\"525\" srcset=\"https:\/\/i2.wp.com\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6.jpg?resize=750%2C525&#038;ssl=1 1235w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-300x210.jpg 300w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-768x538.jpg 768w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-1024x717.jpg 1024w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-100x70.jpg 100w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-696x487.jpg 696w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-1068x748.jpg 1068w, https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/files\/2023\/05\/Figura-4-6-600x420.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 1235px) 100vw, 1235px\" data-recalc-dims=\"1\"><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Figura 4. Comparazione fra il valore di coefficiente di resistenza idrodinamica calcolata su una superficie interpolante e attraverso vere simulazioni CFD per diverse geometrie. Come si pu\u00f2 vedere, il valore \u00e8 pressoch\u00e8 identico. in questo caso, si sono ottenuti dei valori di errore minori del 5%. (Studio dell\u2019autore)<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Intelligenza artificiale e Machine Learning<\/h2>\n<p>Sia che si utilizzi una superficie surrogata polinomiale che di tipo Kriging, la scelta del tipo di superficie deve essere effettuato a priori e da un essere umano.<\/p>\n<p>Per fortuna, \u00e8 possibile anche demandare questa scelta a un computer, che attraverso il machine learning (l\u2019apprendimento automatico), \u00e8 capace di trovare il modello di superficie surrogata che meglio si addice ai dati che si hanno a disposizione.<\/p>\n<p>Inoltre, gli algoritmi di machine learning, al contrario delle superfici surrogate, possono sfruttare dati generati anche da geometrie molto diverse fra di loro. In questo modo, non \u00e8 necessario effettuare un gran numero di simulazioni prima di avere a disposizione un metodo predittivo. \u00c8 possibile progettare un\u2019utilitaria utilizzando i dati ottenuti dalle simulazioni di SUV, per esempio.<\/p>\n<p>Questo ci permette di ammortizzare meglio i costi delle simulazioni pi\u00f9 complesse e accurate, perch\u00e9 i loro risultati possono essere utilizzati per pi\u00f9 progetti.<\/p>\n<p>Inoltre, al contrario delle superfici di risposta, gli algoritmi di machine learning possono anche utilizzare le immagini dei campi di moto o di stress e generare quindi gli stessi campi anche per le geometrie che si vogliono testare. Essi, infatti, ci possono fornire sia dati quantitativi che qualitativi.<\/p>\n<p>D\u2019altro canto, a oggi, non esiste ancora un software di questo tipo che possa essere facilmente collegato a solutori commerciali come Ansys o Starcc+ e la loro implementazione richiede quindi ancora delle grandi conoscenze di informatica.<\/p>\n<p>Inoltre, gli algoritmi utilizzati in ambito ingegneristico sono gli stessi che vengono utilizzati in ambito finanziario o per quanto riguarda le immagini, in ambito cinematografico. Essi quindi utilizzano soltanto il dato grezzo, senza avere alcuna conoscenza della fisica sottostante.<\/p>\n<h2>Conclusioni<\/h2>\n<p>In questo articolo, abbiamo visto una carrellata di metodi per ottenere dei risultati pi\u00f9 o meno affidabili in poco tempo a partire da simulazioni complesse, senza dover per forza essere degli analisti specializzati.<\/p>\n<p>Ovviamente, andrebbe dedicato molto pi\u00f9 spazio a ciascuno di loro, facendo anche degli esempi pratici di come possano essere utilizzati in ambito ingegneristico, ma inizialmente \u00e8 necessario almeno avere coscienza della loro esistenza, per vedere se possono essere utilizzati nella propria azienda.<\/p>\n<p>Infatti, questi metodi possono essere veramente molto utili ai progettisti per avere un\u2019idea delle performance del loro progetto, testare varianti alternative e provare anche ad uscire dalle geometrie pi\u00f9 tradizionali, trovandone magari alcune molto pi\u00f9 vantaggiose.<\/p>\n<p>D\u2019altro canto, noi analisti non dobbiamo essere spaventati dall\u2019avanzare dell\u2019automatizzazione del nostro lavoro e quindi dal fatto di poter essere soppiantati da un computer. Il lavoro dell\u2019analista, infatti, \u00e8 soprattutto quello di comprendere se la simulazione ha effettivamente colto la fisica sottostante oltre a quello di suggerire al progettista dove e come modificare il progetto per migliorarne le performance.<\/p>\n<\/div>\n<p>L&#8217;articolo <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/risultati-senza-calcoli-larte-dellapprossimazione\/\">Risultati senza calcoli: l\u2019arte dell\u2019approssimazione<\/a> sembra essere il primo su <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/\">Il Progettista Industriale<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.ilprogettistaindustriale.it\/risultati-senza-calcoli-larte-dellapprossimazione\/?utm_source=rss&#038;utm_medium=rss&#038;utm_campaign=risultati-senza-calcoli-larte-dellapprossimazione\">Vai alla fonte.<\/a><\/p>\n<p>Autore: Redazione<\/p>\n<p class=\"wpematico_credit\"><small>Powered by <a href=\"http:\/\/www.wpematico.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">WPeMatico<\/a><\/small><\/p>\n<p><strong>_________________________________<\/strong><\/p>\n<p><strong>CFD FEA Service SRL<\/strong> &egrave; una societ&agrave; di servizi che offre <em>consulenza<\/em> e <em>formazione<\/em> in ambito <strong>ingegneria<\/strong> e <strong>IT<\/strong>. Se questo post\/prodotto ti &egrave; piaciuto ti invitiamo a:<\/p>\n<ul>\n<li>visionare il nostro <a href=\"https:\/\/cfdfeaservice.it\/index.php\/blog\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">blog<\/a><\/li>\n<li>visionare i <a href=\"https:\/\/cfdfeaservice.it\/index.php\/prodotti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">software<\/a> disponibili - anche per la formazione<\/li>\n<li>iscriverti alla nostra newsletter<\/li>\n<li>entrare in contatto con noi attraverso la <a href=\"https:\/\/cfdfeaservice.it\/#ribbon\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pagina contatti<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Saremo lieti di seguire le tue richieste e fornire risposte alle tue domande.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I calcoli, che siano per un\u2019analisi strutturale o fluidodinamica, richiedono un dispendio di tempo e di risorse non indifferente. 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