Cờ bạc trực tuyếnKhám phá những hiểu biết sâu sắc về máy học để thiết kế quy trình trộn tăng tốc vật lý

Việc thiết kế và mở rộng quy mô bể trộn cho các loại ứng dụng này đặt ra vô số thách thức đối với các kỹ sư xử lý

bạn có thể hợp lý hóa quy trình làm việc để kết hợp mô hình hóa dựa trên dữ liệu và dựa trên vật lý để nâng cao độ trung thực của mô phỏng và thời gian quay vòng để mô phỏng các quy trình trộn

Hạn chế của các phương pháp ước tính thời gian kết hợp hiện tại là gì

Phương pháp đa khung tham chiếu (MRF) là phương pháp ở trạng thái ổn định có thể mô hình hóa tác động của các cánh quay trong bể trộn một cách tương đối nhanh chóng

Mô hình hóa chuyển động quay của cánh quạt một cách rõ ràng bằng cách sử dụng phương pháp lưới trượt nhất thời và cần phải xác định một phương pháp mới vừa mang lại hiệu quả tính toán vừa mang lại độ chính xác cao

Mô hình kết hợp: Phương pháp học máy nhằm nâng cao độ chân thực của mô phỏng

Mô hình tổng hợp là một kỹ thuật máy học kết hợp dữ liệu có độ chính xác cao từ mô phỏng hoặc thử nghiệm với dữ liệu có độ chính xác thấp hơn từ các phương pháp đơn giản hóaPhần mềm song sinh kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI của Cờ bạc trực tuyến TwinAIvà được sử dụng trong các bước bên dưới để nâng cao khả năng ước tính thời gian trộn trong bể trộn

một cho phương pháp MRF có độ chính xác thấp và cái thứ hai cho phương pháp lưới trượt có độ chính xác cao

Bắt đầu bằng cách thiết lập mô phỏng CFD trạng thái ổn định được tham số hóa trongBắt cờ bạc online mới nhất 2024 thông thạo 유체 시뮬레이션 소프트웨어thực hiện thiết kế thử nghiệm (DoE) để xây dựng không gian thiết kế và tạo tập dữ liệu MRF nhanh nhưng có độ chính xác thấp hơn về thời gian trộn dưới dạng hàm của các tham số đầu vào thiết kếchọnmột số điểm thiết kế được phân bổ tối ưu trên không gian thiết kế để tạo ra một tập dữ liệu khác có dự đoán có độ chính xác cao hơn (nhưng đắt hơn về mặt tính toán) bằng cách sử dụng phương pháp lưới trượt nhất thời

Mô hình được tạo sẽ nhận được thời gian hòa trộn MRF có độ chính xác thấp cùng với các biến đầu vào thiết kế và đưa ra ước tính thời gian hòa trộn với độ chân thực được nâng cao

Sử dụng mô hình bậc rút gọn để dự đoán nhanh

Mô hình bậc giảm (ROM) là sự đơn giản hóa mô phỏng kỹ thuật có độ chính xác cao trong khi vẫn duy trì hành vi thiết yếu và các hiệu ứng chi phối bằng cách sử dụng thuật toán dựa trên dữ liệu

ROM cho thùng trộn được tạo ra từ MRF hiệu quả về mặt tính toán bên trongNền tảng song sinh kỹ thuật số dựa trên mô phỏng Cờ bạc trực tuyến Twin Builder. 

Kết quả của việc tích hợp này là một quy trình làm việc được sắp xếp hợp lý nhanh chóng và chính xác để dự đoán thời gian trộn dưới dạng hàm của các biến thiết kế của tốc độ khuấy trộn của người dùng

Phương pháp kết hợp này giúp giảm thời gian xử lý thiết kế gấp 8 lần so với việc tiến hành toàn bộ quá trình thiết kế bằng cách sử dụng phương pháp lưới trượt tạm thời mà không làm giảm độ chính xácmáyhọc tập và mô phỏng vật lý giúp tăng tốc quá trình thiết kế

Sử dụng Mô hình kết hợp thông qua ứng dụng tùy chỉnh: Cho phép những người không chuyên chạy mô phỏng

Những người không chuyên cũng có thể hưởng lợi từ mô phỏng vật lý thông qua quy trình làm việc tự động được triển khai trong các ứng dụng tùy chỉnhCông cụ truy cập Pythonic PyAnsyscác kỹ sư có thể kết nối các công cụ của Cờ bạc trực tuyến với các ứng dụng tùy chỉnh và xây dựng các ứng dụng tương tác dễ sử dụng, nhận thông tin đầu vào cụ thể của người dùng và đưa ra kết quả mô phỏng

Bắt đầu ngay hôm nay

và nền tảng Twin Builder hỗ trợ các kỹ sư quy trình cải tiến thiết kế của họ một cách liền mạch và xây dựng quy trình làm việc tự động

Truy cập khóa học Cờ bạc trực tuyến Learning Hub (ALH) của chúng tôi “Cờ bạc trực tuyến Twin Builder Bắt đầu: Đồng mô phỏng và ROM(Cần có quyền truy cập ALH