Monolith, un fournisseur de logiciels d’intelligence artificielle (IA) pour les principales équipes d’ingénierie automobile, aérospatiale et industrielle au monde, a annoncé les résultats de sa collaboration avec Kautex, une société de Textron Inc. (NYSE : TXT) et l’un des 100 principaux fournisseurs automobiles à OEM mondiaux. La technologie d’intelligence artificielle hautement intelligente de Monolith a permis à l’équipe d’ingénierie de validation de Kautex-Textron de résoudre l’un de leurs défis d’ingénierie les plus complexes avec le « débordement » de carburant tout en réduisant les itérations de conception et les coûts de construction de prototypes et de tests. Exploitant la puissance de l’IA pour prédire avec précision le bruit de fond généré lorsqu’un véhicule décélère, ce travail révolutionnaire ouvre un monde d’opportunités aux ingénieurs de Kautex-Textron pour étendre l’application de l’IA afin de résoudre davantage de défis d’ingénierie à l’ère de l’électrification.
Le Dr Bernhardt Lüddecke, responsable mondial de la validation chez Kautex-Textron, a déclaré : « En utilisant la méthode d’apprentissage automatique de Monolith, nous avons non seulement résolu le défi, mais nous avons également réduit les temps d’itération de conception et les coûts de prototypage et de test. Le logiciel réduit le temps d’analyse de conception de quelques jours à quelques minutes avec une précision améliorée. Nous sommes ravis des résultats et sommes convaincus d’avoir trouvé un moyen d’améliorer les futures solutions de conception. »
Le cœur du défi pour les ingénieurs de Kautex était de comprendre de manière fiable la relation entre les propriétés du réservoir de carburant, les paramètres de test et le bruit de ballottement qui en résulte, une procédure physique insoluble qui nécessite généralement plusieurs tests physiques avec des réservoirs prototypes complets à différents niveaux.
Le Dr Alin Petcu, responsable mondial des projets de validation virtuelle, Kautex Textron, a déclaré : « Prédire le bruit de clapotis du carburant pendant la décélération du véhicule est l’un des défis multiphysiques les plus compliqués à modéliser et à comprendre pour notre équipe d’ingénieurs. En utilisant le logiciel Monolith AI, nous avons maintenant résolu ce problème de physique le plus insoluble et auparavant insoluble. En combinant notre expertise en ingénierie, nos données acoustiques et le logiciel Monolith AI, nous pouvons rapidement comprendre la relation entre le réservoir, les paramètres de test et le bruit de ballottement, et prédire instantanément et de manière fiable le bruit attendu dans les nouvelles conceptions.
Grâce à la puissance de l’apprentissage automatique, la plate-forme d’IA hautement sophistiquée de Monolith a pu combiner de précieuses données de test acoustique existantes, des formes de réservoir CAO 3D et différentes configurations de composants internes pour produire des modèles très précis du comportement des déversements de carburant. , éliminant ainsi le besoin d’effectuer une série de tests chronophages et coûteux et de simulations complexes sous de multiples paramètres.
Le Dr Richard Ahlfeld, PDG et fondateur de Monolith AI, a déclaré : « Cette application innovante de l’apprentissage automatique a permis à l’équipe d’ingénierie visionnaire de Kautex de réduire considérablement le temps de conception et les coûts de test, simplifiant considérablement ce qui était un processus très compliqué. Les possibilités d’appliquer la technologie de l’IA à d’autres cas d’utilisation dans votre travail de conception de produits sont très excitantes pour nous, et nous sommes impatients de produire d’autres excellents résultats pour Kautex et nos clients OEM automobiles.
Les puissantes capacités d’apprentissage automatique offertes par la plate-forme d’intelligence artificielle de Monolith peuvent également être appliquées aux véhicules électriques. Les ingénieurs de Kautex explorent le potentiel d’utilisation de Monolith pour aider à rationaliser le processus de test de collision des boîtiers de batteries, réduisant ainsi les coûts de développement et permettant à l’entreprise d’apporter des solutions EV compétitives en termes de coûts et de performances sur de nouveaux marchés à travers le monde.
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