Битва нейросетей: расчёт геометрии. Кто победит?

Битва нейросетей: расчёт геометрии. Кто победит?

Конец рабочего дня. В голове – каша после всех созвонов, совещаний и согласований. Кажется, толком ничего и не сделал полезного. Сплошные разговоры. А тут задача: надо подобрать размеры детали. Известно только, что она будет бронзовая массой около 300 г. Форма – колокол. То есть, образована внешним и внутренним усечёнными цилиндрами с толщиной стенки около 1 см. Вроде всё просто.

Но!

Объём фигуры можно решить методом «тыка»: проще всего начертить тело в каком-нибудь Компасе или SolidWorks и перебором подобрать нужные размеры (предварительно задавшись плотностью бронзы, конечно). Либо списать из Интернета формулу объёма усечённого конуса и вбить её в Excel, и опять перебором подобрать необходимые размеры. Проблема в том, что не охота было подбирать – слишком долго могло получиться. Особенно, если стартовые размеры окажутся слишком далеко от необходимых. А вдруг ещё кадовских программ нет под рукой – случается такое на производстве. Решил попробовать упростить себе жизнь и спросить у «всемогущей» нейросети. И вот что получилось.

В доступе у меня есть китайцы: DeepSeek и Qwen. Американец – Perplexity, и русский – GigaChat. Начало анекдота, какое-то. Задавал я им один и тот же промт:

Битва нейросетей: расчёт геометрии. Кто победит?

Режим мышления включил в DeepSeek. В остальных моделях оставил всё по умолчанию. DeepSeek и Qwen привели расчёты (даже итерации подбора показали!). GigaChat и Perplexity промежуточные расчёты и подбор не показали, дали формулы и итоговые значения геометрии… И ошиблись! 1,4 и 1,7 кг детали получились! Это примерные величины на первом «пристрелочном» шаге у первых двух моделей. Пришлось нейронкам-халтурщикам указать на их ошибку и попросить переделать ответ.

Окончательные ответы нейронок свёл в таблицу и привёл значения массы, полученные мной в Excel.

Битва нейросетей: расчёт геометрии. Кто победит?

Мои выводы:

· Расчёты по подбору размерам нейронкам отдавать можно, но обязательно перепроверяйте конечный результат!

· Достаточно точно пишите промт. Вначале мне нейронки выдавали ответ фигуры, у которой было сквозное отверстие: высота формообразующих конусов была одинаковой. Хорошо, что нейронки выводили промежуточные расчёты, в которых я и увидел одинаковую высоту. Просите показывать промежуточные расчёты!

Но это не всё!

Решили математик, физик и инженер вычислить размеры фигуры…

Точнее, я решил посмотреть, а какие варианты нейронки могут предложить для решения этой задачи. Саму задачу я разбил на две: это способ моделирования формы и способ определения объёма (массу потом можно посчитать – это просто).

Вначале я спросил нейронки (продолжил работать в DeepSeek и Qwen – их ответы мне больше понравились на начальных шагах).

Битва нейросетей: расчёт геометрии. Кто победит?

И получил вполне дельные советы.

Во-первых, посоветовали мне написать калькулятор на любом доступном языке или тоже самое сделать в Excel при помощи функции Goal Seek (Подбор параметра) – не знал про такую возможность в Excel.

Во-вторых, использовать приближённую формулу:

Объём = Площадь средней поверхности х Толщина стенки

Подбор размеров идёт быстрее – меньше расчётов делать надо. Но формула хорошо работает, если толщина стенок небольшая. В моём случае 1 см – это многовато. Нейронки указали погрешность такого метода в 20%.

Во-вторых, использовать в расчётах пропорции: задать отношения радиусов, высот и т.д.

В-третьих, создать таблицу на определённый диапазон и пользоваться ей. Дополнительно использовать коэффициенты масштаба.

Вполне годные для инженерных работ способы. Варианты с предварительными приближёнными расчётами вполне подходят для первого-пристрелочного шага как в программировании, так и в «прямолинейном» методе подбора при помощи Excel или CAD-моделирования.

Как математик, нейронка посоветовала мне использовать ещё интегрирование линейной функции (которая в ходе «раскрытия скобок» превратится известную формулу определения объёма усечённого конуса). Можно ещё использовать дискретизацию через разбиение формы на тонкие диски толщиной Dz – метод хорош, если работаем со стенками переменной толщины.

Битва нейросетей: расчёт геометрии. Кто победит?

Вот ответы нейронки-физика на мой запрос.

Форму можно моделировать разными материалами: глиной, пластиком. Из интересного – предложил моделировать только внешнюю поверхность при помощи бумаги, плёнок на каркасе (в том числе, сделать мыльный пузырь на каркасе!).

Объём предложил определять методом вытеснения воды, определять изменение веса фигуры, погружённой в воду. А ещё можно использовать песок для получения разницы объёмов.

Интересным мне показался метод определения объёма при помощи газового пиктометра. Особенно метод хорош для пористых тел.

В качестве «фантастических» физических методов определения объёма, нейронки предложили способы, связанные с фиксацией изменений теплоёмкости тела, его собственных частот колебаний, индуктивности и электрической ёмкости.

Почему-то к «фантастическим» методам был отнесён метод сканирования (оптика), применение рентгена, УЗИ и томографии. Наверное, потому что методы достаточно дороги для промышленности. Хотя, я не давал информацию о том, для чего буду использовать эту деталь. Может под мои цели и томограф закупить – вполне оправдано будет 😊

Если вам нужны идеи по реализации методов, то нейронки с этой частью вполне неплохо справляются и тут их галлюцинации не так важны. Это же идеи!

Интересно, такой подход в использовании нейронок приведёт к отуплению инженера?

Если тема нейронок интересна - переходите на мои каналы в ТГ или ВК

Начать дискуссию