PromCore Rus
247 subscribers
199 photos
14 videos
7 files
97 links
Русскоязычное сообщество программы PromCore. Сюда можно писать обо всех багах, пожеланиях, и просто обсуждать инструменты программы. Мат, оскорбления, неподобающее поведение не приветствуются и наказываются.
Download Telegram
Всем привет ! Это первый результат нового инструмента SmartCity, пока тест на одном здании с нетиповыми этажами и только МВК. Этот инструмент разрабатывается для анализа не просто не типовых зданий, а намного большего, в его названии как бы намек. Модель импортирована из Revit 2025.
👍6🔥421
К авторам проекта PromCore часто обращаются за решениями для автоматизации КМ или для оценки предварительных решений на стадии предпроекта здания на металлическом каркасе. Но такими решениями уже много лет занимаются коллеги из проекта SAPR-ART.

Какие есть варианты?
1. SpaceGenerator – это инструмент, который автоматизирует процесс подбора каркасов и расчетов. Видео.

2. Плагины конструкций LOD200 –отличный пример подбора расчетных данных прямо внутри программы, без стороннего ПО. Параметры автоматически адаптируются к изменениям модели – увеличили пролет → увеличится и размер сечения. Руководство.

3. Персональная разработка. Хотите приблизительный расчет КП или полноценный проект в LOD400 с чертежами КМ, КМД, КЖ или АР? Разработчики предлагают решения для любой стадии проекта, от эскизов до производства. Пример.

Контакты разработчиков:
Артем Сапранович: @sapr_art
Сайт | YouTube | Telegram канал
👍9
https://rutube.ru/video/17e447ee071a6405f056a7d6eee820a3/
Всех с прошедшим Рождеством !

Демонстрация первых тестов новой модификации FEMnet в виде новой нейросети SmartCity, для анализа уже не просто отдельных конструкций, а комплексных зданий сложной конфигурации. В первом тесте размерность была специально завышена, для определения слабых мест. Итоговая размерность задачи в тесте - 47 700 000 конечных элементов за 15 минут. В скором времени будет опубликована статья с описанием возможностей и ограничений, не каждая видеокарта сможет анализировать такие модели. Модель в тесте использовала 25 Gb оперативной памяти, 19 Gb видео памяти.
🔥9👏3
Всем привет !
Сейчас PromCore переписывается в рамках стандартных механик для новых инструментов автоматизации. Многие инструменты берутся из Revit и Allplan. Визуальные и механики взаимодействия из Revit , механики автоматизации из Allplan. В этом посте хотелось бы подсветить одну проблему всех отечественных разработчиков. Команде PromCore визуально всегда нравился Revit и для примера мы выбрали один из элементов визуальной механики - выбор элементов выделяющей рамкой с получением синей полупрозрачности выбранных элементов. С первого взгляда это кажется банальная задача, но для разработчика это дилемма :
🔹Проблема номер один - это полупрозрачность. Не все даже игровые геометрические ядра способны правильно отрисовывать 3 и даже 2 полупрозрачных объекты друг за другом, а Revit справляется и с намного большим числом расположенных другом за другом полупрозрачных объектов. Это в конечном итоге решается, но большой ценой для CPU. В случае с Revit, разработчики поставили в центр решение визуальный стиль, а не производительность. В случае с PromCore было принято решение оставить намного более быстрое решение для CPU. Почти все отечественные разработчики вообще не мучаются по этому поводу и не программируют шейдеры - при выборе элемента они подменяют выбранный элемент на его копию в виде только ребер.
🔹Если присмотреться, то в модели Revit , при выборе элементов, их края, немого более темного синего цвета. Это проблема номер два, нельзя одним шейдером описать такую сложную механику, то есть сначала придать прозрачность и сразу большую выразительность граням элементов. Путем не простых манипуляций с программированием шейдеров получилось найти не простой способ это сделать. Эксперименты без этого выделение граней элементов показывают , что модель действительно плохо воспринимается, элементы сливаются в одно синее пятно. Причем видно что Revit разработчики провели очень хорошую изыскательскую работу и в выборе цветов и толщин линий. Другие реализации не дают такого визуального эффекта.
🔹Следующая проблема, вся отображаемая информация пользователю в каждом кадре на экране монитора проходит довольно сложную конвейерную механику, основными элементами которой выступают треугольные элементы карты текстур. Revit разработчики реализовали такую механику, при которой темно синим подсвечиваются не все грани треугольных элементов, а только тех, которые являются визуальными гранями для глаза человека. В PromCore было принято решение на напрягать этим алгоритмом механику выбора элементов.

📋 Итоги. для банальной визуализации в Revit реализован сложный трехступенчатый алгоритм и внимание к деталям. Этим Revit и подкупает в начале пользователя - визуальной составляющей, это потом "медовый месяц" завершается суровым "бытом". И команду PromCore данная ситуация удивляет, отечественные разработчики вместо того, что бы взять уже продуманный инструмент который нравится пользователям и модернизировать его, вместо этого делают новые инструменты с более простыми механиками. Но в данном случае упрощение во вред.
👍14🔥4🤔1
Как небольшие компании могут опередить лидеров строительного рынка в 2025 году?

Текущий системный кризис в строительном секторе , это не только время когда крупные строительные компании сокращают свой штат, это время огромных возможностей для небольших компаний.

В крупных строительных корпорациях работают целые дирекции, занятые стандартизацией и каталогизацией типовых секций. Их задача сформировать продукт, который будет приносить гарантированный доход компании при соблюдении определённых ТТХ. Но на деле гибкость этих структур часто страдает из-за внутренних корпоративных процедур и привычек. Пока штат архитекторов и конструкторов стандартов погрязает в бюрократии, обсуждая и перерабатывая одни и те же типовые решения с разными участниками, небольшие компании могут идти дальше и делать это быстрее.

На помощь приходит PromCore. Это не просто инструмент автоматизации на ранних этапах проектов — это ваше стратегическое преимущество. PromCore позволяет небольшим строительным компаниям и проектным бюро за считанные минуты находить сотни вариантов оптимальных конструктивных решений для жилых зданий. Всё это — без необходимости содержать многочисленные отделы, писать километровые регламенты и бесконечно обсуждать одни и те же вопросы..

Но почему крупные компании с их ресурсами и командами всё еще испытывают трудности в создании эффективных стандартов? Ответ в их масштабах и процессах:

1️⃣ Эффект масштаба и внутренняя сложность: Чем больше участников вовлечено в процесс, тем сложнее становится управление. В крупных компаниях, разные дирекции часто работают в изоляции друг от друга, что приводит к разрозненным решениям и внутренним конфликтам между дирекциями компании. Итоговые каталоги стандартов и секций — это скорее компромисс, чем инструмент реальной эффективности.
2️⃣ Закон Брукса: Добавление новых участников в процесс разработки или согласования стандартов, часто не ускоряет, а замедляет работу. Вместо ускорения это увеличивает количество коммуникационных барьеров и согласований.
3️⃣ Привычка к инерции: Крупные компании опасаются экспериментировать, полагаясь на старые, проверенные решения. В результате их каталоги теряют актуальность, так как не учитывают современных технологий и возможностей.
4️⃣ Пример из истории: Множество инноваций в архитектуре и строительстве приходили не от гигантов, а от небольших гибких компаний. Именно они внедряют передовые технологии, а крупные корпорации подключаются позже, когда рынок уже изменился.

Эти проблемы делают крупные компании медлительными, в то время как небольшие организации с помощью инструментов вроде PromCore могут работать быстрее, эффективнее и дешевле.

Кроме того, команда PromCore обладает уникальным опытом. Мы не только знаем стандартизацию изнутри, но и сами управляли командами стандартизации в крупнейших строительных корпорациях. Этот опыт помогает нам не просто понимать проблемы, но и предлагать работающие решения, меняя правила игры в пользу наших клиентов.
Выживает тот, кто гибче. PromCore дает небольшим компаниям возможность не просто догонять крупные корпорации, но и опережать их. Для справки: дирекции стандартов в крупных корпорациях обходятся в 100–300 млн рублей в год, а PromCore помогает вам достичь тех же результатов, но за долю от этой суммы.

Мир меняется быстрее, чем думают крупные компании. Присоединяйтесь к переменам.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥32
Сегодня была протестирована нейросеть DeepSeek. Сначала данная нейросеть была принята скептически, на пару тестов она дала верные ответы - на сложные вопросы связанные с написанием кода под PromCore. Но немного с меньшим числом деталей по сравнению с ChatGPT o1.

Сегодня, когда на очередной задаче ChatGPT 01 зашла в тупик, и израсходовав все попытки на версии о1, задача решалась на версии ChatGPT 4o, она не дала верный ответ даже через 25 итераций и уточнений.
Уже и разработчику пришло примерное понимание решения.

И вот настало время протестировать DeepSeek и она справилась с задачей с 1 попытки. Даже расширила решение на то что в коде было очень не очевидным и напрямую не было реализовано. Исходя из этого:
🔹Она пока бесплатная
🔹Разработчики - Китай
🔹Она не уступает платной ограниченной ChatGPT 01
🔹Она быстрее ChatGPT 01
🔹Все размышления видны сразу
🔹Иногда понимает что ответы нужно писать на русском , но чаше нет
🔹Работает без VPN
🔹Элементарная регистрация

Так что если кому то жалко 20$ на империалистическую ChatGPT, то появилась довольно бодрая коммунистическая замена и она явно не хуже.
🔥8👍5
Всем привет ! Много сил у команды PromCore ушло на разработку новых механик геометрического ядра программы:
🔹 Новая механика выделения объектов
🔹 Новая механика редактирования объектов
🔹 Новая механика перемещения и взаимодействия с объектами
🔹 Новая механика копирования/множения объектов
🔹 Новая нейросеть для геометрического ядра SmartSoilNet - моделирования грунтового основания. Первые шаги к разработке этого инструмента были еще в 2019 году , во время изучения механик создания сложных, больших моделей геомеханики в программе ANSYS.
🔹 Поддержка большого числа зданий в одной модели
🔹 И многое другое.

https://rutube.ru/video/180a2fd045486a72928cd2b3aa875d2f/
🔥4👏4👍2
Всем привет !
Не постесняемся об этом заявить, но проект PromCore впервые, возможно в истории человечества, реализовал нейросети для получения результатов теоретического армирования.
🔹Именно так и видит конструктор результат своей работы на уровне подсознания, но классические программы МКЭ часто не дают такой результат по множеству причин.
🔹 Армирование распределяется по естественным линиям силовых потоков, а не просто вдоль сторон конечных элементов. Почти все конструкторы когда "читают" результаты теоретического армирования , как раз и пытаются достроить силовые поля или изменить те которые явно не логичны. А новая нейросеть FEMnet, на бескрайних полях своих нейронов, формирует закономерности за пределами понимания человеком, но выглядит это очень эффектно.
🔹Нейросеть распределяет армирование как поле напряжений, чем то похоже на растекшуюся жидкость. Опытные конструкторы в команде всегда подозревали что именно так и должна выглядеть визуализация теоретического армирования, но из-за "шумов" в классическом МКЭ, сингулярностей, не детальных сеток МКЭ, это увидеть крайне сложно.
🔹Это только первые результаты работы, впереди еще много времени уйдет на исследования.
🔹Вся математика алгоритмов подбора теоретического армирования переведена на графическое ядро
🔹Скорость подбора теоретического армирования - 0.1 секунды для 100 000 КЭ.
🔹В новой версии PromCore данная функция будет доступна только в обновленной версии нейросети FEMnet (SmartCity)
🔥10👍3👏2
image_2025-01-26_19-30-10.png
1.1 MB
Всем привет !
🔹У программы ANSYS и Robot S.A. есть одна интересная функция, можно включить функцию, которая показывает конкретное значение напряжения в нужном КЭ, теперь данная функция есть и в программе PromCore.
🔹Её даже активировать не нужно, пользователь переключает различную информацию и указывает курсором на КЭ и значение подсвечивается чуть выше курсора.
🔹Этот инструмент стал необходимым для просмотра больших моделей. У каждой плиты перекрытия своя цветовая диаграмма напряжений и красный цвет у одной плиты , не означает что он такой же у другой. Поэтому данная механика упрощает анализ полученных данных.
👍7🔥4🎉2
После хайпа китайской нейросети deepseek и огромного числа реализаций механик для программы PromCore. Пришло время подвести окончательный вердикт для нейросети deepseek, а именно самой продвинутой доступной версии deepseek R1:
🔹Для сравнения бесплатной версии нейросети deepseek R1 выбраны два платных аналога: Chat GPT o1 (20$) и Chat GPT o1pro (200$).
🔹Для теста выбран формат создания игры в веб браузере без сторонних решений , просто код на языке html. Что бы каждый мог сам увидеть результаты работы нейросетей над сложными алгоритмами.
🔹Главное условие - нейросеть должна создать решение с 1 попытки.
🔹Для нейросети O1pro было немного более сложное задание, так как O1 и R1 не справлялись и что бы была разница, было немного усложненное задание.
🔹Каждый может протестировать все три версии DOOM от нейросетей просто открыв станицу в браузере.

Общие выводы:
1️⃣ Бесплатная deepseek R1 не выдерживает большой объем информации в задании по сравнению с O1. Не воспринимает изображения, парсит с картинок только текст.
2️⃣ R1 в целях экономии вычислений на сервере, сокращает ответ и не хочет обновлять весь алгоритм при уточнении решения.
3️⃣ R1 хуже справляется с пониманием реализации сложного алгоритма в который входит 3 и более менее сложных но зависимых друг от друга.
4️⃣ R1 плохо справляется со сложными алгоритмами в которых происходит перевод единиц измерений из одних систем в другие и обратно.
5️⃣ У R1 скорее всего стоит ограничение на число генерируемых строчек кода. В какой-то момент она просит вообще создать диалог заново.
6️⃣ deepseek R1 значительно лучше бесплатной ChatGPT 4о, но немного уступает платной ChatGPT o1 и значительно уступает платной ChatGPT o1 pro.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏3🔥2
promcore4.gif
65.4 MB
Новая версия программы PromCore обзавелась новой версией нейросети FENnet. Если ранее PromCore мог находить только деформации и напряжения в плоских плитах перекрытий при помощи нейросети, то теперь программа, по данным от неройсети, умеет:
🔷 Рассчитывает теоретическое армирование для нетиповых зданий
🔷 Рассчитывает трещиностойкость ЖБ плит
🔷 Моделирует физическое армирование
🔷 Скорость расчета и моделирования всей арматуры 1 этажа составляет 1 секунда , небольшого здания - 15 секунд при размере конечных элементов 200х200.

Полная версия демонстрации новой версии доступно на RuTube.
🔥142👏2