Utilizarea RPA în calcule științifice și inginerești

Introducere

La școală, pentru a ne consolida cunoștințele, ni se dădeau multe exemple asemănătoare de rezolvat. Ne întrebam mereu: ce este valoros în asta? Să introduci două-trei valori în formulă și să obții un răspuns. Unde este creativitatea aici? Realitatea s-a dovedit a fi mai dură decât școala.

Acum lucrez ca analist în IT. Înainte de a veni în domeniul IT, am lucrat ca inginer termotehnic și programator CNC, am participat la proiecte de cercetare.

Din experiența mea, am realizat că 95% din timpul de lucru al inginerilor și oamenilor de știință este dedicat acestor acțiuni "asemănătoare". Calcul de ecuații, verificări, înregistrarea rezultatelor, copierea specificațiilor. Proiect după proiect, experiment după experiment, zi după zi.

Iată câteva exemple din munca mea anterioară.

Până în 2019 am realizat modele pentru formarea termovaccum. Dacă acest model este acoperit cu plastic încălzit, obținem un produs care repetă exact geometria acestui model. Descrierea tehnologiei. aici.

În ciclul de fabricare a modelului este necesar un întreg set de aplicații specializate:

• Autodesk Inventor pentru modelare 3D;
• Excel pentru extragerea dimensiunilor părții de prelucrat;
• Excel pentru calcularea costului modelului;
• modul HSM pentru generarea programului de control CNC;
• Sistemul de fișiere al computerului pentru gestionarea fișierelor programelor;
• Mediul Mach3 pentru controlul mașinii CNC.

Dintr-un mediu în altul, datele trebuiau transferate manual, iar acesta implica întregi tabele și mase de valori. Procesul era lent și adesea apăreau erori.

Înainte de aceasta, am participat la dezvoltarea și producția fibrelor optice (linkul). Au fost multe cercetări, proiectări și calcule: medii specializate pentru calcule termotehnice și de iluminat (Ansys, Dialux), plus calcule de eficiență economică, plus Autocad și Inventor pentru modele și planuri. Și aici întâmpinăm aceleași dificultăți: rezultatul unei calcule dintr-o aplicație trebuie transferat în alta pentru următoarea calculare. Și așa mai departe, de mai multe ori, în căutarea soluției optime.

Timpul inginerului și timpul cercetătorului sunt foarte valoroase. Nu este vorba despre salariu. În spatele calculelor inginerului se află un mare proiect cu o echipă. În spatele cercetărilor cercetătorului se află perspectiva unei întregi industrii. Însă adesea, un specialist foarte calificat „simplează” datele dintr-un program în altul, în loc să dezvolte concepte, să efectueze modelări, să interpreteze rezultate, să participe la discuții și brainstorminguri cu colegii.

O caracteristică a mediului de afaceri modern este viteza. Piața impune presiune constant. În 2014, pentru realizarea unui prototip, aveam nevoie de 2-3 săptămâni. În 2018 – trei zile, iar asta părea deja mult prea mult. Acum, proiectantul trebuie să propună mai multe variante de soluție în același timp în care anterior era rezervat doar pentru o singură variantă.

Și un alt aspect – investițiile și riscurile. Pentru a „prinde” un proiect, compania, înainte de semnarea contractului cu clientul, trebuie să investească aproximativ 6% din valoarea acestui proiect în dezvoltarea conceptuală. Acești bani se duc:

• în cercetare;
• proiectare conceptuală;
• evaluarea costurilor;
• pregătirea schițelor etc.

Compania îi ia din propriul buzunar, aceasta fiind un risc personal. Atenția acordată conceptului necesită timpul specialiștilor, iar ei sunt ocupați cu rutina.

După familiarizarea cu instrumentele de lucru într-o companie IT, m-am întrebat ce practici din automatizarea proceselor de afaceri ar putea fi utile inginerilor. Astfel, afacerea a început să aplice de multă vreme robotizarea proceselor (RPA) în lupta cu rutina.

Producătorii RPA afirmă că acest instrument de automatizare are următoarele avantaje:

1. universalitate (robotul poate lucra cu orice aplicație, cu orice sursă de date);
2. simplicitate în învățare (nu sunt necesare competențe profunde în programare și administrare);
3. rapiditate în dezvoltare (pentru un algoritm gata pregătit se folosește mai puțin timp decât în programarea tradițională);
4. eliberarea reală a angajatului de operațiunile de rutină.

Pe baza acestor criterii vom verifica efectul utilizării RPA în calculele ingineresti / științifice.

Descrierea exemplului

Vom lua în considerare un exemplu simplu. Există o grindă fixată pe consolă cu o sarcină.

Să analizăm această problemă din perspectiva inginerului și din perspectiva cercetătorului.

Cazul „inginer”: este o grindă fixată consolă de 2 m. Aceasta trebuie să suporte o sarcină de 500 kg cu un factor de siguranță de 3x. Grindă este realizată dintr-un tub dreptunghiular. Trebuie să alegem secțiunea grinzii din catalogul GOST.

Cazul „cercetător”: a determina cum afectează masa sarcinii, secțiunea și lungimea grinzii capacitatea portantă a acesteia. Afișați ecuația de regresie.

În ambele cazuri, se ține cont de forța gravitațională, care acționează asupra grinzii proporțional cu masa acesteia.

Vom studia în detaliu primul caz — „inginer”. Cazul „cercetător” este realizat într-un mod similar.

Tehnic, exemplul nostru este foarte simplu. Și specialistul în domeniu poate calcula acest lucru simplu pe un calculator. Scopul nostru este diferit: să arătăm cum va ajuta soluția RPA atunci când sarcina devine mai complexă.

În simplificări, de asemenea, menționăm: secțiunea tubului — un dreptunghi ideal, fără colțuri rotunjite, fără a lua în considerare sudura.

Sarcina inginerului

Schema generală a cazului „inginer” este aceasta:

1. Pe o foaie Excel avem un tabel cu sortimentul de țevi conform GOST.
2. Pentru fiecare înregistrare din acest tabel trebuie să construim un model 3D în Autodesk Inventor.
3. Apoi, în mediu Inventor Stress Analyses, efectuăm calculul de rezistență și exportăm rezultatul în html.
4. Găsim în fișierul obținut valoarea „Tensiune maximă conform lui Mises”.
5. Oprim calculul dacă factorul de siguranță (raportul dintre limita de curgere a materialului și tensiunea maximă conform lui Mises) este mai mic de 3.

Considerăm că grindă cu secțiunea adecvată va asigura un factor de siguranță de 3x și va fi minimă ca masă dintre alte variante.

Prin urmare, în sarcina noastră, specialistul lucrează cu 3 aplicații (vezi schema de mai sus). În practică, numărul de aplicații poate fi chiar mai mare.

GOST 8645-68 „Țevi de oțel dreptunghiulare” conține 300 de înregistrări. În sarcina noastră demonstrativă, vom reduce lista: vom lua câte o poziție din fiecare familie de dimensiuni. În total 19 înregistrări, din care trebuie să alegem una.

Mediul de modelare Inventor, în care vom construi modelul și vom efectua calculul de rezistență, conține o bibliotecă de materiale disponibile. Materialul grinzii îl vom lua din această bibliotecă:

Material — Oțel
Densitate 7,85 g/cmc;
Limita de curgere 207 MPa;
Limita la rupere 345 MPa;
Modulul lui Young 210 GPa;
Modulul de forfecare 80,7692 GPa.

Așa arată modelul tridimensional al grinzii încărcate:

Iată rezultatul calculelor de rezistență. Sistemul colorează în roșu zonele vulnerabile ale grinzii. În aceste locuri, tensiunea este cea mai mare. Scala din stânga arată valoarea tensiunii maxime din materialul grinzii.

Acum vom încredința o parte din muncă robotului.

Schema de lucru se modifică după cum urmează:

Robotul va fi construit în mediul Automation Anywhere Community Edition (denumit în continuare AA). Vom parcurge criteriile de evaluare și vom descrie impresiile subiective.

Universalitate

Soluțiile RPA (în special cele comerciale) sunt promovate insistent ca un mijloc de automatizare a proceselor de afaceri, automatizând activitățile angajaților de birou. Exemplele și cursurile de formare analizează interacțiunea cu ERP, ECM, Web. Totul este foarte „de birou”.

La început, am avut îndoieli dacă AA va putea prelua interfața și datele din Autodesk Inventor. Dar totul a funcționat cu adevărat: fiecare element, fiecare control a fost identificat și salvat. Chiar și în formularele de serviciu cu tabele de parametri, robotul a avut acces la celula necesară doar prin indicarea cu mouse-ul.

Apoi a fost un test cu lansarea studiului de rezistență. Și fără probleme. În acest stadiu, a fost necesar să lucrăm cu atenție la pauzele dintre acțiuni, când sistemul așteaptă finalizarea calculelor.

Obținerea datelor finale din Web și inserarea lor în Excel a decurs fără probleme.
În cadrul acestei sarcini, universalitatea s-a confirmat. Judecând după descrierile altor furnizori de RPA, universalitatea este într-adevăr o proprietate comună acestei categorii de software.

Ușurința de învățare

Învățarea a durat câteva seri: cursuri, exemple de studiu - toate acestea sunt disponibile. La mulți furnizori de RPA, formarea este gratuită. Singura barieră: interfața mediului și cursurile la AA sunt disponibile doar în engleză.

Rapiditatea dezvoltării

Algoritmul pentru „sarcina inginerului” l-am dezvoltat și testat în cursul unei seri. Secvența de acțiuni a fost comprimată în doar 44 de instrucțiuni. În imaginea de mai jos este un fragment din interfața Automation Anywhere cu robotul pregătit. Conceptul Low code/No code - nu a fost nevoie să programăm: am folosit recorder-uri de operații sau drag’n’drop din biblioteca de comenzi. Apoi, am configurat parametrii în fereastra de proprietăți.

Descărcare de rutină

Robotul consumă 1 minut și 20 de secunde pentru a procesa un singur înregistrare. Aproximativ același timp îl petreceam pentru a procesa o înregistrare fără robot.

Dacă vorbim despre zeci și sute de înregistrări, persoana se va obosi inevitabil și va începe să se distragă. Specialistul poate fi brusc ocupat cu o altă sarcină. Relația dintre «Dacă o sarcină durează A minute, atunci N astfel de sarcini pot fi realizate în A*N minute» nu funcționează cu oamenii – timpul necesar este întotdeauna mai mare.

În exemplul nostru, robotul va parcurge înregistrările consecutiv, începând cu cele mai mari secțiuni. Pe seturi mari de date, aceasta nu este o metodă rapidă. Pentru a accelera procesul, se pot implementa aproximații succesive, cum ar fi metoda lui Newton sau diviziunea pe jumătate.
Rezultatul calculului:

Tabelul 1. Rezultatul determinării secțiunii grinzii

Sarcina cercetătorului

Sarcina cercetătorului este de a desfășura mai multe experimente numerice pentru a determina legea prin care capacitatea portantă a grinzii variază în funcție de secțiunea, lungimea și masa încărcăturii. Legea găsită se formulează sub forma unei ecuații de regresie.

Pentru ca ecuația de regresie să aibă acuratețe, cercetătorul trebuie să proceseze un volum mare de date.

Pentru exemplul nostru se evidențiază un set de variabile de intrare:

• înălțimea profilului tubului;
• lățimea;
• grosimea peretelui;
• lungimea grinzii;
• masa încărcăturii.

Dacă trebuie să facem calcule pentru cel puțin 3 valori ale fiecărei variabile, atunci în total avem 243 de repetări. Cu o durată de două minute pentru o iterație, timpul total va fi deja de 8 ore – o zi întreagă de lucru! Pentru o cercetare mai completă, ar trebui să luăm nu 3 valori, ci 10 sau mai multe.

În timpul cercetării, va fi necesar să se stabilească că modelul trebuie să includă factori suplimentari. De exemplu, să se testeze diferite tipuri de oțel. Volumul calculului crește de zeci și sute de ori.

Într-o sarcină reală, robotul va putea să elibereze cercetătorului câteva zile, pe care specialistul le va folosi pentru pregătirea publicației, iar acesta este principalul indicator al activității cercetătorului.

Rezumat

«Produsul» inginerului este un dispozitiv funcțional, o construcție. Automatizarea calculelor va reduce riscurile datorită unei analizări mai detaliate a proiectului (mai multe calcule, mai multe moduri, mai multe variante).

«Produsul» cercetătorului este o ecuație, o regularitate sau o altă descriere compactă. Cu atât este mai precis, cu cât mai multe date sunt implicate în analiză. Soluția RPA va ajuta la formarea „hranei” informaționale pentru modele.

Să generalizăm exemplul nostru.

În rolul de model de calcul poate fi orice model: model de pod, model de motor, model de sistem de încălzire. De la specialist se așteaptă ca toate componentele modelului să fie în interacțiune corectă între ele și ca modelul să ofere „în exterior” un set de parametri-cheie variabili.

Rolul mediului de calcul este îndeplinit de orice aplicație pe care specialistul o utilizează în activitatea sa. Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad. Sau ceva dezvoltat intern, de exemplu, un program pentru dimensionarea ventilatoarelor în fabrica de producție (vezi Programe de dimensionare a echipamentului Systemair).

Ca surse de date, luăm în considerare atât site-uri web, cât și baze de date, fișiere Excel și fișiere txt.
Rezultatul final al muncii – raportul – este un document Word cu text generat automat, un grafic Excel, un set de capturi de ecran sau trimiterea de e-mailuri.

RPA este aplicabil oriunde este necesar analiză inginerie. Iată câteva domenii:

• calcule de rezistență și deformare;
• hidro- și gazodinamica;
• transfer de căldură;
• electromagnetism;
• analiză multidisciplinară;
• proiectare generativă;
• programare pentru CNC (de exemplu, nesting);
• cercetări medicale și biologice;
• în calculele sistemelor cu feedback sau sistemelor ne-stationare (când rezultatul final trebuie să fie transferat în datele de intrare și să se repete calculul).

Astăzi, soluțiile RPA sunt utilizate activ în afaceri pentru automatizarea proceselor, gestionarea datelor. În rutina angajatului de birou, inginerului și omului de știință există multe similarități. Am demonstrat că roboții sunt adecvați pentru activitățile de inginerie și științifice.

Să ne rezumăm impresiile.

1. Universalitate – da, RPA este un instrument universal.
2. Ușurința de a învăța – da, este simplu și accesibil, dar este necesar un limbaj.
3. Rapiditatea dezvoltării – da, algoritmul se compilează rapid, mai ales când „te obișnuiești” cu utilizarea recorderelor.
4. Eliberarea de rutină – da, cu adevărat capabil să aducă beneficii în sarcinile de amploare mare.

Sursa: habr.com