Simcenter Reduced Order Modeling 2510’u Keşfedin!

Simcenter Reduced Order Modeling’in en yeni sürümü olan 2510 yayınlandı! Bu sürüm, Reduced Oder Modeling (ROM) geliştirme iş akışlarını optimize etmek, verimliliği ve hassasiyeti artırmak için tasarlanmış önemli güncellemeler sunuyor. Siemens, mühendislik iş akışlarını kolaylaştıran, doğruluğu artıran ve gerçek dünya zorluklarına çözüm üreten yenilikler geliştirmeye devam ediyor.

Simcenter Reduced Order Modeling 2510, özellikle 0D statik örnekler ve 1D zaman serisi projelerinde iş akışlarını geliştirmek üzere tasarlanmış yeni yetenekler içeriyor.

Extreme Gradient Boosting: Karmaşık Veri Zorlukları için Gelişmiş Modelleme

Bu sürümle birlikte, veri bilimciler tarafından yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri olan Extreme Gradient Boosting Simcenter Reduced Order Modeling’e eklendi. Bu güçlü makine öğrenmesi (Machine Learning) algoritması, organizasyonlar ve araştırmacılar tarafından gerçek dünya, büyük ölçekli veri zorluklarını çözmek için yaygın olarak kullanılıyor. Genellikle sinir ağlarına (Neural Network) alternatif olarak tercih edilen bu yöntem, karmaşık mühendislik veri setlerine verimli bir şekilde ölçeklenerek indirgenmiş modelleme teknikleri için güçlü çözümler sunuyor.

Simcenter Reduced Order Modeling 2510, artık hem 0D statik örnekler hem de 1D zaman serisi projeleri için bir regresyon modeli olarak bu yöntemi içeriyor. Hızlı eğitim yetenekleri ve yüksek boyutlu özellik uzaylarındaki karmaşık bağımlılıkları yakalama becerisiyle bilinen bu yöntem, doğru ROM bağımlılıklarını değerlendirmek ve modellemek için en iyi seçeneklerden biri haline geldi.

Bu yöntem yerleşik çoklu çıktı (multi-output) regresyon desteği içerir; yani aynı anda birden fazla çıktı sinyalini tahmin etmek mümkündür. Ayrıca verimli paralelleştirme sayesinde mevcut işlemci kaynakları tam kapasite kullanılarak eğitim süreleri önemli ölçüde kısaltılır. L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) regularizasyon teknikleri ile modeller, aşırı öğrenmeye karşı daha dayanıklı hale gelir ve yeni veriler üzerinde daha iyi genelleme performansı gösterir. Model dışarı aktarım aşamasında ONNX ve FMU gibi esnek dışa aktarım seçenekleri de mevcuttur.

CSV verilerinizi daha hızlı içeri alın

Büyük veri kümelerinin etkin bir şekilde iş akışına dahil edilmesi mühendislik süreçleri için kritik öneme sahiptir. Bu sürüm, .csv veri aktarımlarında önemli performans iyileştirmeleri sunuyor.

Artık veri seti boyutu ne olursa olsun CSV dosyalarını içe aktarmak çok daha hızlı ve akıcı bir şekilde gerçekleşiyor.

ROM doğruluğunu artıran ek **sinyal işleme yetenekleri

Zaman serisi verileri çoğu zaman gürültü, dalgalanmalar veya simülasyondan kaynaklanan istenmeyen sinyal etkileri içerebilir. Bu durum, ROM eğitim süreçlerinde gerçek eğilimlerin öğrenilmesini zorlaştırabilir. Bu nedenle 2510 sürümünde iki önemli sinyal işleme operatörü sunuluyor.

İlk olarak eklenen low-pass filter, verideki gereksiz yüksek frekans bileşenlerini ortadan kaldırarak sinyalin daha temiz ve anlaşılır hale gelmesini sağlıyor. Butterworth filtre tasarımı, geçiş bandında düzgün bir karakteristik sunarak sinyalin temel şeklinin ve genliğinin korunmasına yardımcı oluyor. Bu sayede ROM eğitim süreci daha kararlı bir hale geliyor ve tahmin performansı belirgin şekilde iyileşiyor.

Bu sürümde ayrıca gecikme (delay) operatörü de tanıtılıyor. Bu operatör, bir sinyalin geçmiş değerlerini modele ek özellik olarak dahil ederek zaman serisi ilişkilerinin daha iyi anlaşılmasını sağlıyor. Böylece statik modeller bile kısa süreli bir hafıza etkisi kazanıyor ve mevcut zaman adımındaki tahminlerin doğruluğu artırılıyor. Zaman bağımlı değişimlerin yakalanması için oldukça değerli bir iyileştirme sunuyor.

Araç sensör verilerine yönelik yeni zaman serisi uygulama örneği

Bu sürümle birlikte “Vehicle Sensor Prediction” adlı yeni bir örnek çalışma da kullanıma sunuldu. Bu uygulamalı örnek, test verilerinden doğrudan tahmin modelleri oluşturmanın adımlarını detaylı bir şekilde gösteriyor ve yeni sürümle gelen yeteneklerin pratik kullanımını öğrenmek için ideal bir başlangıç noktası sunuyor.

Bu örnek çalışmada OBD-II arayüzü üzerinden alınan gerçek araç verileri Simcenter Reduced Order Modeling’e aktarılıyor ve motorun **intake manifold pressure (MAP)** değerini tahmin eden bir ROM oluşturuluyor. MAP tahmini, motor kontrol ünitesinin (ECU) hava kütlesini doğru bir şekilde hesaplaması için kritik bir rol oynuyor. Oluşturulan bu ROM modeli yalnızca 1D sistem simülasyon araçlarında kullanılmakla kalmıyor, aynı zamanda sensör arızalarında yedek bir tahmin mekanizması olarak da iş görebiliyor.

Bu öğretici içerik, 2510 sürümüyle birlikte gelen geliştirmelerin zaman serisi modelleme projelerinde nasıl somut faydalar sağladığını deneyimleyebilmeniz için oldukça değerli.

Simcenter Reduced Order Modeling 2510 ile sunulan bu yenilikler; analitik doğruluğu artıran, veri entegrasyon süreçlerini hızlandıran ve ROM tabanlı projelerin verimliliğini yükselten önemli geliştirmeler içeriyor. Yeni sürümle gelen yetenekleri keşfederek projelerinize hemen entegre edin!

Simcenter Reduced Order Modeling 2510 hakkında detaylı bilgi almak için info@dta.com.tr bize ulaşabilir, Simcenter Çözümlerimizi aşağıdaki link üzerinden inceleyebilirsiniz.
https://www.dta.com.tr/simulasyon_cozumleri.html