Doktorandprojekt Fysikbaserad simulering är avgörande för att utveckla och utvärdera maskiner som verkar i komplexa fysikaliska miljöer. Simulation Intelligence undersöker hur artificiell intelligens kan automatisera skapandet, körningen och analysen av simuleringar, så att fler scenarier kan undersökas med mindre manuellt arbete och bättre utnyttjande av beräkningsresurser.
Projektet utvecklar AI-baserade metoder för att automatisera och förbättra arbetsflöden för fysikbaserad simulering. Forskningen fokuserar på att generera relevanta simuleringsscenarier, välja och utveckla lämpliga modeller och beräkningsinsatser samt analysera simuleringsresultat. De huvudsakliga tillämpningarna gäller terränggående maskiner och markarbetsmaskiner som samverkar med komplex, deformerbar terräng.
Fysikbaserad simulering gör det möjligt för ingenjörer och forskare att undersöka hur maskiner beter sig och samverkar med sin omgivning utan att uteslutande behöva förlita sig på fysiska experiment. Det är särskilt värdefullt för terränggående maskiner och markarbetsmaskiner, där samspelet mellan maskiner, terräng och material är komplext och driftförhållandena kan variera avsevärt.
Trots framsteg inom simuleringsteknik är det fortfarande en krävande process att skapa och använda realistiska simuleringsmiljöer. Simuleringsscenarier måste byggas, modeller och parametrar väljas, beräkningsresurser fördelas och resultat utvärderas. Att utforska många olika driftförhållanden kan kräva betydande manuellt arbete och beräkningstid.
Simulation Intelligence undersöker hur artificiell intelligens kan automatisera och förbättra dessa processer. Forskningen behandlar metoder för att generera och välja relevanta simuleringsscenarier, anpassa simuleringens detaljnivå och beräkningsinsats samt automatiskt analysera simuleringsresultat. Genom att lära sig av simuleringsresultaten kan intelligenta metoder också bidra till att avgöra vilka simuleringar som är mest värdefulla att genomföra härnäst.
Det övergripande målet är att göra fysikbaserad simulering mer systematisk, effektiv och informativ. Forskningen riktar sig främst mot mobila maskiner i komplex terräng, bland annat skogsmaskiner, anläggningsmaskiner och markarbetsmaskiner, men metoderna kan även vara tillämpbara på andra robotiserade och mekaniska system.
Besök vår hemsida för mer information!
