Искусственный интеллект поможет инженерам Nexen Tire в разработке новых моделей шин

Компания Nexen Tire заявила, что в содружестве с учеными Университета Корё и Университет Ханянг разработала систему прогнозирования характеристик шин с использованием технологии искусственного интеллекта, чтобы точно и быстро прогнозировать основные показатели производительности, такие как топливная экономичность, шумность, управляемость и т.д. Фото nexentire.com Возможность прогнозировать характеристики шин на ранних этапах процесса их разработки оказывает значительное влияние на количество производимых прототипов и время разработки. Для прогнозирования характеристик обычных шин используется, в первую очередь, анализ методом конечных элементов (FEA). С помощью FEA на компьютере можно смоделировать виртуальную трехмерную шину с заданными составом и свойством материалов, а затем с помощью численного расчета спрогнозировать её механические и динамические характеристики. Преимущество метода конечных элементов заключается в том, что он позволяет с высокой точностью оценивать производительность продукта, но расчет цифр занимает много времени, поэтому разработчики зачастую быстро анализируют производительность на этапе разработки концепции, что неэффективно. Nexen Tire постоянно работает над созданием виртуальной системы разработки продуктов. Разработанная южнокорейской компанией система прогнозирования характеристик шин с использованием технологии искусственного интеллекта позволит быстрее и точнее проектировать шины и улучшать их характеристики в процессе подготовки к производству, в дополнение к существующему методу прогнозирования характеристик на основе FEA. Фото nexentire.com «Мы близки к завершению разработки системы проектирования шин «Virtual Brain Loop System», основанной на нашей оригинальной технологии виртуального проектирования, и внедрения её в процесс создания новых продуктов для первичного и вторичного рынков, – заявил представитель R&D-центра THE NEXEN univerCITY Сон Рэ Ким. – Благодаря совместным отраслевым и академическим исследованиям мы намерены повысить уровень подготовки кадров и их навыков НИОКР».