Details

Данная работа посвящена разработке системы, которая использует искуcственый интеллект (Большие языковые модели и классические нейронные сети) для проектирования промышленных изделий. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение особенностей построения моделей понижения порядка для различных изделий. 2. Согласование работы большой языковой модели с модулем построения моделей понижения порядка. 3. Построение базы знаний для накопления и использования информации большой языковой моделью. 4. Создание системы, позволяющей инженеру автоматически строить необходимые модели и получать интересующие результаты. Работа проведена в сотрудничестве с инжиниринговым центром «компьютерного инжиниринга» СПбПУ, где собирались данные для обучения ROM моделей и проводился анализ результатов работы. Были проведены исследования по автоматизации процессов моделирования и анализа ROM моделей различных изделий с помощью LLM. Помимо этого была создана база знаний для дальнейшего дообучения и улучшения качества работы инстумента. Для достижения данных результатов в работе были использованы: языковая модель Qwen2.5-7b-Instruct, ChromaDB в качестве векторного хранилища, PostreSQL как хранилище для чатов пользователя с LLM, разработаны модули для построения ROM моделей и модуль взаимодействия LLM с ROM модулем. Результатом данной работы является готовый модуль, способный проектировать и искать решения для простых задач механики, проверка результатов будет происходить на задаче Кирша.

The subject of the graduate qualification work is «Design of industrial products based on generative artificial intelligence and reduced-order models.». This work is devoted to the development of a system that uses artificial intelligence (Large language models and classical neural networks) for designing industrial products. The tasks that were solved during the study: 1. Studying the features of constructing reduced-order models for various products. 2. Coordination of the large language model with the module for constructing ROM. 3. Construction of a knowledge base for accumulating and using information by a large language model. 4. Creating a system that allows an engineer to automatically build the necessary models and obtain the results of interest. The work was carried out in collaboration with the engineering center of SPbPU, where data for training ROM models were collected and the results of the work were analyzed. Research was conducted on the automation of the processes of modeling and analyzing ROM models of various products using LLM. In addition, a knowledge base was created for further training and improving the quality of the tool. To achieve these results, the following were used in the work: the Qwen2.5-7b-Instruct language model, ChromaDB as a vector storage, PostreSQL as a storage for user chats with LLM, modules were developed for building ROM models and a module for interaction between LLM and the ROM module. The result of this work is a ready – made module capable of designing and searching for solutions for simple mechanical problems, the results will be verified on the Kirsch problem.