Nkeji 1 / 11

Okwu Mmalite nke ọgụgụ isi Artificial na Nnwale ịdọ aka ná ntị na Injinia Automotive

Uru:

  • Ikike ịmata ebe n'ime ụgbọ ala mmepe lifecycle (V-model) ọgụgụ isi na-arụpụta ezigbo uru yana mkpebi ndị kwesịrị ịnọgide na-abụ ọrụ nke injinia tozuru etozu.
  • Ikike itinye usoro nkwado arịlịka atọ nke na-anwale mmepụta AI ọ bụla megide usoro ịdị ukwuu, plausibility injinia, na akaebe nnwale / nha nke onwe.
  • Ịghọta nhụsianya, enweghị isi, nzuzo azụmahịa na ihe egwu nchekwa arụ ọrụ na inweta àgwà nke ịtọlite ​​akpali akpali site n'ịkpọ aha ndị gbara ya gburugburu.

Injinia ụgbọ ala; Ọ bụ nnukwu agbụ nke na-amalite site n'echiche ịse ụgbọ ala wee gbasaa n'ichepụta, ịme anwansị, prototype, nnwale, mmepụta oke na nlekota ubi. Taa, ọgụgụ isi artificial (na mkpụmkpụ, AI, ma ọ bụ AI) na-arụ ọrụ dị ka onye na-eme ngwa ngwa na njikọ ọ bụla nke yinye a. Ma mmejọ na ụlọ ọrụ ụgbọ ala abụghị mmejọ hapụrụ na ụlọ nyocha: ọ pụtara nchekwa, ncheta na ndụ mmadụ maka ọtụtụ nde ụgbọ ala n'okporo ụzọ. Ya mere, ahịrịokwu mbụ na nke kachasị mkpa nke modul a bụ: ọgụgụ isi na-eme ka onye injinia dịkwuo elu, mana onye nwe ya na onye na-ahụ maka mkpebi nchekwa dị oke mkpa bụ onye injinia tozuru etozu.

N'ime nkeji a, anyị ga-amụta ebe AI na-emepụta ezigbo uru na mmepe ụgbọ ala, ebe enwere ahịrị uhie, yana otu esi eji nlezianya kwado mmepụta AI ọ bụla.

Ụdị V-ụdị mmepe ụgbọ ala na ebe AI

A na-ejikarị ụdị V-akọwapụta mmepe na ụgbọ ala. Ụdị V; Ọ bụ usoro mmepe na-aga n'ihu n'ụdị akwụkwọ ozi "V", na ihe ndị a chọrọ na usoro nhazi na-agbada n'aka ekpe, ngwanrọ software / ngwa ngwa na ala, na nyocha nkwenye na ntinye aka na-aga n'aka nri. N'akụkụ aka ekpe, "ihe anyị ga-eme" ka akọwapụtara (chọrọ, nhazi usoro), na aka nri, "anyị emeela ya nke ọma" (nnwale unit, ntinye, nkwenye ngwá ọrụ).

Ọgụgụ isi na-emetụ ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ akụkụ niile nke V a:

  • Ogwe aka ekpe (atụmatụ): wepụta geometry akụkụ dị fechaa nke nwere imepụta mkpụrụ ndụ, mee ka ịme anwansị dị ngwa na ihe nlere anya, jide nkwekọ na ederede achọrọ.
  • Nkebi (mmejuputa): Enyemaka ọgbọ koodu, mwepu ikpe nnwale, nyocha ihe nlegharị anya.
  • Ogwe aka nri (nkwenye): ọkọlọtọ na-adịghị mma site na data ule, akwụkwọ akụkọ, nchịkọta ule ntachi obi.
  • Nrụpụta na ubi: nchọpụta ntụpọ anya, mmezi amụma, nyocha telemetry, ịkọ amụma n'usoro ọkọnọ.
Ndụmọdụ: Ọnọdụ AI dị ka onye inyeaka nke "na-ebute ụzọ na-adọta uche," ọ bụghị "onye na-eme mkpebi." Ihe akaebe injinia na-eme mkpebi ahụ.

Kedu ihe anyị na-ahapụ AI na ihe anyị na-emeghị?

Ọchịchị n'ozuzu: AI siri ike na ugboro ugboro, data na-arụsi ọrụ ike, ọrụ mbụ; Ikpe, nchekwa na nkwenye ikpeazụ bụ nke mmadụ. Tebụl dị n'okpuru na-egosipụta ọdịiche a.

Achọ

Ọrụ AI

Onye nwe mkpebi

Nyocha Anomaly na ahịrị 50,000 nke ndekọ ule okporo ụzọ

Akara akpaaka, nlebanya mbụ

onye nyocha

Nnwale nchekwa ngwanrọ breeki

Tụnye atụ nlele

Injinia nchekwa na-arụ ọrụ

Na-emepụta echiche chassis geometry

Na-emepụta ụzọ ọzọ (mmepụta)

Design / CAE injinia

Nhazi ntụpọ weld

Nchọpụta mbụ na foto a

Ọdịmma injinia/onye ọrụ

Nkwupụta Homologation (ụdị nkwenye).

ederede ederede

Injinia/onye njikwa nwere ọrụ

Rụtụ aka na ya: kọlụm aka nri nke tebụl enweghị ike ịbụ "AI". mbinye aka ikpeazụ n'okwu dị ka nkwupụta ikuku, nkwenye nchekwa ihe mberede, ịrụ ọrụ breeki, wdg. bụ nke onye ikike mgbe niile. Nke a abụghị naanị ụkpụrụ, kama ọ bụ ọrụ iwu n'ọtụtụ mba.

Usoro nkwenye arịlịka atọ

N'ime modul a, anyị ga-anwale mmepụta AI ọ bụla megide "arịlịka" atọ nwere onwe ha. Arịlịka; Dị ka ibu nke na-eme ka ụgbọ mmiri ahụ nọrọ, ọ na-egbochi AI ịdọrọ anyị.

  1. Usoro nlele nke ịdị ukwuu: Nsonaazụ ọ bụ n'ike n'ike nke ziri ezi? Ịgba ọsọ nke ụgbọ ala ndị njem site na efu ruo otu narị km / h bụ gburugburu 6-9 sekọnd; Ọ bụrụ na AI na-ekwu "0.6 sekọnd" ihe adịghị mma. Ntụnye ka ị chajie batrị zuru oke n'ime nkeji 2 bụ ihe a na-enyo enyo.
  2. Ịdị mma nke injinia: Nsonaazụ ọ dakọtara na physics na mmụta injinịa? Ọ bụrụ na akụkụ ị na-eme ka ọkụ na-atụgharị dị ọnụ ala, dị ike ma dị mfe ịmepụta n'otu oge ahụ, cheta ụkpụrụ nke "enweghị nri ehihie efu"; Enwere ahia zoro ezo ebe.
  3. Nnwale/ihe nlere nke onwe: Arịlịka kacha sie ike. Tụlee ịme anwansị na nnwale anụ ahụ, amụma na data n'ezie, nchịkọta AI na data raw. A naghị anabata ihe nrụpụta dị mkpa na-enweghị ihe akaebe.
Ịkpachara anya: AI nwere ike iwepụta ozi na-ezighi ezi site na iji asụsụ nke ọma na nke nwere ntụkwasị obi; nke a ka a na-akpọ ịhụ nhụsianya. Ịdị nkọ abụghị ihe akaebe nke izi ezi. Echela na nọmba, nọmba ọkọlọtọ, ma ọ bụ ihe onwunwe ziri ezi naanị n'ihi na e ji obi ike kwuo ya; Kwenye na isi mmalite.

Obere ihe ọmụmụ

Ikpe 1 - Nye iwu ijide njehie. Onye na-arụ ọrụ nwere AI gbakọọ ike ịdọrọ ụgbọ ala wee nweta nsonaazụ "12,000 N" na ọsọ 100 km / h. Onye injinia agadi na-enyocha ọkwa ọkwa: ike ịdọrọ ụgbọ ala ndị njem na-agba ọsọ dị ihe dị ka 300-400 N (ihe dịka 30-40 kgf). N12,000 ji okpukpu iri atọ karịa. Mgbe a nyochachara, ọ dị ka AI na-eji nkeji na-ezighi ezi maka njupụta ikuku (g / cm³ mgbagwoju anya kama kg / m³). Nsonaazụ: nlele ọkwa dị mfe gbochiri awa nke mkpebi imewe na-ezighi ezi.

Ikpe 2 - Nzacha ezi uche. Otu ndị na-azụ ahịa na-ajụ AI maka ndụmọdụ mbelata ọnụ ahịa; AI na-akwado ịzụrụ n'aka otu onye na-ebubata ya, na-echekwa 8%. Onye njikwa atụmatụ na-enyocha nlele nke ọma: akụkụ a bụ ihe mmetụta nchekwa akpa ikuku dị mkpa, na naanị isi iyi ga-akwụsị mmepụta niile ma ọ bụrụ na ọ kwụsịrị na ụlọ ọrụ ahụ. A na-emezi ntụnye a site na ịgbakwunye isi mmalite nke abụọ yana nchekwa ngwaahịa. Nsonaazụ: Ezere ihe ize ndụ nke "ịkwụsị ahịrị" maka ịchekwa 8%.

Ikpe 3 - Ihe akaebe nke onwe. Otu CAE na-ebu amụma banyere ịma jijiji (NVH - mkpọtụ, mkpọtụ, ike ike) omume nke mkpuchi mkpuchi na ụdị ngwa ngwa surrogate; Ihe nlereanya ahụ na-ebu amụma maka resonance (oke ịma jijiji na oge ụfọdụ) na 47 Hz. Ndị otu na-akwado nke a site na nyocha ụdị anụ ahụ; ezigbo elu na-eme na 44 Hz. Ihe dị iche bụ obere ma dị mkpa; A na-anakwere ụdị ngbanwe ahụ, mana akụkụ imewe na-agbasawanye ya. Mkpebi: Eji amụma AI ngwa ngwa mana ejiri ihe akaebe nọọrọ onwe ya mee ya.

Ịtọlite ​​ngwa ngwa echedoro: nzuzo na nzuzo ahia

Data ụgbọ ala na-enwekarị nzuzo nzuzo (ụdị ụdị ọhụrụ, ọnụahịa ndị na-ebubata) ma ọ bụ data nkeonwe (ọnọdụ ọkwọ ụgbọ ala, VIN - nọmba chassis). Izipu data nzuzo nzuzo na ngwaọrụ igwe ojii AI bụ nnukwu ihe egwu.

N'okpuru ebe a bụ ntụnyere nke mkpali na-adịghị ike na nke siri ike.

Ngwa ngwa adịghị ike:

Ana m agbakwunye ezigbo data nnwale batrị nke ọrụ 2027 eletriki SUV nke ika X, onye na-eweta cell anyị bụ ụlọ ọrụ Y, ọnụ ahịa otu bụ 92 USD. Dozie nsogbu dị nso maka ụgbọ ala nwere VIN ndị a:[ezigbo ndepụta VIN]

Nke a ozugbo discloses ime, nlereanya, soplaya, price na onye VIN; Ọ dị ize ndụ maka ma nzuzo yana asọmpi.

Mgbasa ozi siri ike:

Ọrụ: Abụ m onye injinia na-anwale batrị ụgbọ ala eletrik. Ọdịnaya: Ana m enyocha mkpagharị oke na batrị SUV njem (ihe dịka 75 kWh). Akpọchiri m data ahụ; akara akara ka A/B, ugbo ala ka ugbo ala_1..vehicle_20. Ọrụ: Depụta mgbanwe 3 nke kacha emetụta oke dị na tebụl okpomọkụ agbakwunyere (amaghị aha) wee tụọ ule nkwenye maka nke ọ bụla. Mgbochi: Ekwula ihe kpatara ya; nye echiche na nkwenye nzọụkwụ.Nmepụta: Tebụl + ka ọ dị mkpa.

Ndụmọdụ: Jiri mpaghara AI nwere nkwekọrịta data ụlọ ọrụ (anaghị eji data gị na ọzụzụ), mebie data ma nye naanị ozi kacha nta achọrọ (mbelata data).

Ụkpụrụ RGBÇ maka ezigbo ngwa ngwa

Ụkpụrụ dị mfe anyị ga-eji ugboro ugboro na modul a: Ọrụ - Ọrụ - Ọdịnihu - Mmepụta (RGBÇ).

Ọrụ: [Kedu ọkachamara AI kwesịrị ime ka] Ọrụ: [kedu ihe ị chọrọ n'otu ahịrịokwu] Okwu: [ nkeji, mgbochi, ọkọlọtọ, data na-amaghị aha] Mgbochi: [emela ihe, gịnị na-eme n'ejighị n'aka] mmepụta: [tebụl / ndepụta / koodu, ụdị usoro]

Ọrụ: Ị bụ onye injinia NVH (mkpọtụ mkpọtụ) nwere ahụmahụ. Ọrụ: Depụta ihe nwere ike ime maka mkpesa ịma jijiji. Okwu: Axle ihu, 80-100 km / h, n'okporo ụzọ larịị; Taya ka emezikwara nke ọma. Mgbochi: Hazie site na o yikarịrị ka ọ dịkarịa ala; atụ aro otu nkwenye maka ihe kpatara ya. Mmepụta: Ndepụta aha + kọlụm nkwenye.

Ọrụ: Ị bụ onye injinia àgwà ụgbọ ala. Ọrụ: Tụgharịa mkpesa nrụrụ weld ka ọ bụrụ usoro 5W1H ( gịnị/ gịnị/ ebe...) Okwu: Robotic ntụpọ ịgbado ọkụ, ahu ahịrị; Ọnụego ntụpọ mụbara n'ime mgbanwe atọ gara aga. Mmepụta: Nchịkọta ahaziri + 3 ntụnye njikwa ozugbo.

Ọrụ: Mee dị ka onye nyocha data. Ọrụ: Gụọ nkọwa kọlụm telemetry dị n'okpuru wee tụọ àgwà 8 ndị ga-eme ntuli aka maka mmezi amụma. Mgbochi: Kwado àgwà site na iji ozi n'ọdịnihu (ihe ize ndụ nkwụsị); dee ihe kpatara àgwà ọ bụla.Nmepụta: Àgwà | Nkwenye | Tebụl egwu egwu (Y/N).

Mmejọ ndị nkịtị

  • Mmepụta AI na-ezighi ezi maka ihe akaebe. Achọpụtaghị ederede mmiri mmiri injinịa. Tinye nọmba ọ bụla.
  • Na-agafe nlele ọkwa ọkwa. Nke a bụ ụzọ ọnyà njehie kachasị dị ọnụ ala ma dị ike; Ọ na-ewe sekọnd iri.
  • Na-eziga data nzuzo raw. Ịkekọrịta ozi dịka ika, ndị na-ebubata ngwaahịa, ọnụahịa, VIN na-enweghị aha bụ mmebi nke nkwekọrịta na iwu.
  • Na-eleghara ejighị n'aka. "O doro gị anya?" Kama ịjụ, rịọ maka ihe akaebe; Ntụkwasị obi AI abụghị ihe atụ nke izi ezi ya.
  • Ịtụkwasị ụta na AI. "Ihe nlereanya ahụ kwuru otú ahụ" abụghị ihe nchebe; mbinye aka bụ nke gị.

Na nchịkọta

  • AI bụ onye na-eme ngwa ngwa na ọkwa ọ bụla nke V-model nke mmepe ụgbọ ala; Mana mkpebi na nkwado dị oke egwu maka nchekwa na-adabere na injinia tozuru etozu.
  • Nwalee ihe nrụpụta AI ọ bụla megide arịlịka atọ: usoro ịdị ukwuu, plausibility injinia, ihe akaebe nke nnwale/atụ nọọrọ onwe ha.
  • Ihe nhụsianya ahụ dị adị; Ịdị nkọ abụghị izi ezi.
  • Mechie data nzuzo na nkeonwe, mejuputa mbelata data, jiri gburugburu AI ụlọ ọrụ.
  • Maka ezigbo mkpali, jiri ụkpụrụ ọrụ-Task-Context-Output (RGBÇ).

Ọrụ ngwa

Họrọ ọrụ site na azụmahịa nke gị (ma ọ bụ site na ọrụ ụgbọ ala ndị njem nwere echiche): dịka ọmụmaatụ "breeke pad wear amụma". (1) Ebee n'ụdị V-ị ga-etinye ọrụ a? (2) Dee ọrụ AI na onye nwe mkpebi na tebụl. (3) Jiri ụkpụrụ RGBÇ dee ngwa ngwa wee mebie ozi nzuzo / nkeonwe niile dị na ya. (4) Detuo ihe n'ime ihe atọ nke arịlịka atọ ị ga-anwale nzaghachi sitere na AI.

ndetu

  • [] Ekpebiri m ebe ọrụ m dị na V-model.
  • [] M dere iche iche ọrụ AI ​​na onye nwe mkpebi ikpeazụ.
  • [ ] Ezochiri m ozi dị ka ika/onye na-eweta ihe/ọnụahịa/VIN n'oge m.
  • [ ] Eji m ụkpụrụ RGBS (ọrụ, ọrụ, okirikiri, mmachi, mmepụta).
  • [] Enwere m atụmatụ dị njikere iji arịlịka atọ nyochaa mmepụta mmepụta (ọkwa, plausibility, ihe akaebe nọọrọ onwe ya).
  • [] Ekwenyela m na nkwenye dị oke egwu dị na mmadụ.