Forschungsprojekt Hydra
Der mechanische Entwurf ist eine komplexe und vielf?ltige Aufgabe, bei der eine gro?e und heterogene Reihe von Anforderungen und Spezifikationen berücksichtigt werden muss, z. B. die mechanische Antwort auf statische und dynamische Belastungen, die Festigkeit, die Sicherheit, die ?sthetik, die Auswirkungen auf die Umwelt, die Wartung, die Kosten und die Recyclingf?higkeit. Viele dieser Aspekte eignen sich nicht für die Modellierung und Umsetzung in mathematische Zusammenh?nge, was eine vollst?ndige oder teilweise automatisierte Konstruktion stark erschwert. Die menschliche Intuition und Erfahrung sind nach wie vor von gr??ter Bedeutung für ein erfolgreiches Design, so dass konventionelle, menschenbasierte Konstruktionsmethoden auch in Zukunft eine zentrale Rolle im mechanischen Design spielen werden. Beim gegenw?rtigen Stand der Technik wird der Ingenieur in der Regel durch ein Softwareprodukt für computergestütztes Design (CAD) unterstützt. Mit den Fortschritten in der Computer- und Datenwissenschaft (DS), insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), ist es vielversprechend, die Interaktion des Designers mit dem CAD-System im Sinne einer hybriden Entscheidungsunterstützung zu erg?nzen, um den Designprozess zu vereinfachen und bei der Erfüllung der unterschiedlichen Anforderungen zu unterstützen.
Ziele des Forschungsprojektes
- Beschleunigung und Vereinfachung des Konstruktionsprozesses, insbesondere für Anf?nger, aber auch für Experten
- Verbesserung der Konstruktionsqualit?t sowohl für zu erstellende als auch für bestehende Entwürfe
- Verdichtung des Konstrukteurwissens
- Grundlage LLM für CAD-Beschreibungen
Schwerpunkte des Forschungsprojekts
- Qualitative Analyse von CAD-Datens?tzen, die textuelle Geometriebeschreibungen enthalten
- Deep Learning, Large Language Models (LLM)
- Bewertung der Auswirkungen von AI-basierten Vorhersagen von (Teil-)Entwürfen auf den frühen Produktdesignprozess (PDP)
- Qualit?ts- und Interaktionsbenchmarks
Die Projektergebnisse werden die Produktentstehung zukünftig verbessern, ...
... indem sie den Konstrukteur mit einem KI-basierten Werkzeug unterstützen und entlasten, das allgemeines, spezialisiertes und Expertenwissen umfasst.
Forschungsteam
Pu?bli?ka?ti?o?nen & re?le?van?te Vor?pu?bli?ka?ti?o?nen
Titel | Autor | DOI |
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An artificial intelligence-assisted design method for topology optimization without pre-optimized training data | A. Halle, L.F. Campanile, A.Hasse | doi.org/10.3390/app11199041 |
Detecting anomalies in system logs with a compact convolutional transformer | R. Larisch, J. Vitay, F. H. Hamker | doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3323252 |