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/
🔹 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/
RUTUBE
PromCore. 4.0. Возможности нового геометрического ядра. Нейросеть SmartSoilNet.
https://promcore.io/
🔥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)
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.
🔹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.
🔹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:
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.
🔷 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.
🔥14⚡2👏2
В новой версии PromCore 4.0 станет доступно раскладывать арматуру очень гибко с помощью обновленной нейросети FEMnet, для примера два варианта:
🔹 Верхняя картинка, расход арматуры плиты перекрытия 80.8 кг/м3. Тут нейросеть раскладывает широкими зонами до 4 метров шириной, обобщая небольшие зоны в одну общую.
🔹 Нижняя картинка, расход арматуры плиты перекрытия 67.0 кг/м2. Тут нейросеть раскладывает арматуру с участками не более чем 400 мм шириной.
📋 Разница получилась 13.8 кг/м3. Для одной 17 этажной секции разница в стоимости материалов составляет 1 900 000р.
📋 На все расчеты, моделирование и подсчет материалов ушло 2 секунды.
🔹 Верхняя картинка, расход арматуры плиты перекрытия 80.8 кг/м3. Тут нейросеть раскладывает широкими зонами до 4 метров шириной, обобщая небольшие зоны в одну общую.
🔹 Нижняя картинка, расход арматуры плиты перекрытия 67.0 кг/м2. Тут нейросеть раскладывает арматуру с участками не более чем 400 мм шириной.
📋 Разница получилась 13.8 кг/м3. Для одной 17 этажной секции разница в стоимости материалов составляет 1 900 000р.
📋 На все расчеты, моделирование и подсчет материалов ушло 2 секунды.
🔥8👍6
Уже очень скоро, 2 марта состоится уникальный стрим, он начнется в 18:00 и продлится 6 часов. Но он будет первый в истории когда его будет вести не человек , а машина. На стриме ИИ покажет весь потенциал 💪 новой версии PromCore 4.0, а именно:
🔹ИИ будет расставлять пилоны на арх. плане здания
🔹ИИ будет рассчитывать здание
🔹ИИ будет моделировать арматуру
🔹ИИ будет считать спецификацию и ТЭПы
🔹За 6 часов планируется что ИИ рассчитает и законструирует около 1000 BIM моделей зданий с учетом времени на визуализацию результата для живых пользователей.
🔹Для проекта PromCore, технически, данная задача будет равносильна запуску ракеты в космос и существует 1000 и 1 причина где что то может пойти не так. Но для нас это мечта длинной в 10 лет, стать первыми в мире кто это сделает.
🔹ИИ будет расставлять пилоны на арх. плане здания
🔹ИИ будет рассчитывать здание
🔹ИИ будет моделировать арматуру
🔹ИИ будет считать спецификацию и ТЭПы
🔹За 6 часов планируется что ИИ рассчитает и законструирует около 1000 BIM моделей зданий с учетом времени на визуализацию результата для живых пользователей.
🔹Для проекта PromCore, технически, данная задача будет равносильна запуску ракеты в космос и существует 1000 и 1 причина где что то может пойти не так. Но для нас это мечта длинной в 10 лет, стать первыми в мире кто это сделает.
🔥27👍9⚡3👏1
С выходом новой версии 4.0 программы PromCore, станет доступным и API программы. Документация будет на сайте программы. По крайней мере для начала будет возможно самим писать пользовательские плагины для выгрузки моделей из других САПР и BIM программ в PromCore. Так же будет доступен и пример плагина для Revit.
🔥9⚡2🎉2👍1
Всем привет ! Ссылка на стрим, который пройдет 2 марта в 18 00, на котором новая версия программы PromCore будет конструировать каркасы жилых зданий.
ИИ будет отрабатывать 3 основных сценария:
1. Если есть только арх. план здания, то ИИ расставляет пилоны и создает рандомное число этажей. Далее конструирует здание.
2. Если уже пилоны расставлены, то создает рандомное число уровней и конструирует их.
3. Если здание уже есть и каждый этаж не типовой, то пилоны уже расславлены и ИИ только рассчитывает все конструкции и армирует их.
Если у вас есть модели зданий в формате RVT которые подпадают в один из сценариев , то можете прислать их на почту [email protected] и эти модели попадут в работу для ИИ на стриме.
https://rutube.ru/video/97c99a0e81c5223c1956a621691b83b3/
ИИ будет отрабатывать 3 основных сценария:
1. Если есть только арх. план здания, то ИИ расставляет пилоны и создает рандомное число этажей. Далее конструирует здание.
2. Если уже пилоны расставлены, то создает рандомное число уровней и конструирует их.
3. Если здание уже есть и каждый этаж не типовой, то пилоны уже расславлены и ИИ только рассчитывает все конструкции и армирует их.
Если у вас есть модели зданий в формате RVT которые подпадают в один из сценариев , то можете прислать их на почту [email protected] и эти модели попадут в работу для ИИ на стриме.
https://rutube.ru/video/97c99a0e81c5223c1956a621691b83b3/
RUTUBE
PromCore. ИИ конструирует здания
2 марта в 18:00 состоится уникальный стрим под управлением ИИ и продлится 6 часов. Но он будет первый в истории когда его будет вести не человек , а машина. На стриме ИИ покажет весь потенциал 💪 новой версии PromCore 4.0, а именно:
🔹ИИ будет расставлять…
🔹ИИ будет расставлять…
Всем привет !
🔹До полета осталось 24 часа, всю неделю велась подготовка даже не самой программы PromCore, а создавались архитектурные планы этажей, это оказалось задачей не из легких.
🔹Основная цель это демонстрация работы на сложных архитектурных планах.
🔹Почти все планы взяты из открытых источников в виде картинок, иногда качества на уровне фотографии на аватарке профиля.
🔹Для этих целей был даже реализован специальный инструмент в программе PromCore для подгрузки подложек в PNG формате.
🔹Подготовленно более 40 моделей АР.
🔹Цель в генерации 1000 моделей КР, предварительной стадии П, остается не изменной. Все сгенерированные модели будут базой для дальнейшего обучения нейросети FEMnet.
🔺Изначально планировалось, что уникальных моделей с разными этажами будет очень много, но только на архитектурную разработку 1 модели уходили часы, что бы придумать что то оригинальное, поэтому таких моделей не много.
🔹До полета осталось 24 часа, всю неделю велась подготовка даже не самой программы PromCore, а создавались архитектурные планы этажей, это оказалось задачей не из легких.
🔹Основная цель это демонстрация работы на сложных архитектурных планах.
🔹Почти все планы взяты из открытых источников в виде картинок, иногда качества на уровне фотографии на аватарке профиля.
🔹Для этих целей был даже реализован специальный инструмент в программе PromCore для подгрузки подложек в PNG формате.
🔹Подготовленно более 40 моделей АР.
🔹Цель в генерации 1000 моделей КР, предварительной стадии П, остается не изменной. Все сгенерированные модели будут базой для дальнейшего обучения нейросети FEMnet.
🔺Изначально планировалось, что уникальных моделей с разными этажами будет очень много, но только на архитектурную разработку 1 модели уходили часы, что бы придумать что то оригинальное, поэтому таких моделей не много.
👍9🔥7