שיתוף קבצי התכנון, תמיד היה מאתגר. לפני למעלה מ- 20 שנה SOLIDWORKS הציע לנו את eDRAWINGS כפתרון לשיתוף קבצים דרך אימייל. והיום אין אחד שלא מכיר את ה- eDRAWINGS. אבל היו בעיות בשיתוף הקבצים, תמיד נשאלה השאלה, האם אני מסתכל על הקובץ המעודכן? בנוסף, התרגלנו כולנו לכתוב צ'אטים קצרים ומהירים להבהרות.
במדריך הבא, אציג את הפתרון החדש מבית SOLIDWORKS לשיתוף התכן והפעם ללא קבצים וישירות מתוך ה- SOLDIWORKS. בסוף המדריך יש לינק למודל של הרכבה ששיתפנו ויש גם סרטון קצר שמראה את היכולות השונות.
לפני שנתחיל – האם אני זקוק ל- SOLIDWORKS על מנת לצפות במידע ולהוסיף הערות (MARKUPS)? לא, אין צורך ברשיון או SOLIDWORKS או בכל רשיון אחר.
אז בואו נתחיל, שלב-אחר-שלב, להשתמש ב- 3DEXPERIEMCE על מנת לשתף את התכנון.
מי שמוגדר בארגונכם כ Administrator של ה 3DEXPERIENCE, מאפשר את האופציה "Enable sharable link" ו "Enable comments" באזור ה Platform Management (פעולה זו מבצעים פעם אחת בלבד).
ועכשיו ישירות מ- SOLIDWORKS שלושה צעדים בלבד ונוכל לשתף, חלק, הרכבה או שרטוט
אנחנו מחוברים ל- 3DEXPERIENCE ונוכל לבחור מתוך תפריט ה Lifecycle and Collaboration, ב- Share a file:
לחיצה על הכפתור Share a file, וניתן לבחור אם אנחנו מאפשרים להוסיף Markups, למי להעביר את הלינק וניתן כמובן גם להוסיף הודעה כתובה.
זהו סיימנו את שלושת הצעדים והמידע שלנו משותף.
בואו יחד איתי נעבור לצד השני שמקבל את הלינק ונראה צעד אחר צעד (הפעם ארבעה צעדים) איך ניתן לבחון את המודל מכל מקום ומכל מכשיר (כן גם מהטלפון הנייד).
אנחנו מקבלים מייל עם ההודעה שכתבנו והלינק (שימו לב, לא קובץ, אלא לינק):
לחיצה על הלינק, תאפשר כניסה ל- 3DEXPERIENCE וצפיה במודל ששלחנו.
מי שאין לו עדיין משתמש ב 3DEXPERIENCE, יוכל להירשם מיידית ולצפות במידע ששלחנו (יש צורך להירשם עם אותה כתובת מייל).
נוכל לצפות במודל לסובב אותו ולחקור את התכן. בנוסף, לכתוב הודעות ולהוסיף הערות (MARKUPS)
כל היכולות הללו, נעשות ללא שום התקנה וישירות ב- Browser ולכן זה יעבוד מכל מקום, ומכל מכשיר.
לחיצה על Send מאזור ה Comment וכל המידע יגיע ישירות חזרה אל השולח.
נחזור לשולח שעובד ב- SOLIDWORKS, השולח יקבל Notification ישירות מאזור ה Task Pane בתוך SOLIDWORKS ויוכל לקרוא את הודעות ולבחון את ההערות שנוספו.
רגע, לפני שנפרדים מספר שאלות:
האם ניתן לבטל את השיתוף? כן, בכל שלב ניתן לבטל את הקישור ולמנוע גישה למידע ששלחנו.
האם ניתן לשלוח שרטוטים? בוודאי באותו האופן בדיוק
האם ניתן לשלוח עדכון לאחר שינויים? בוודאי, ניתן לשתף לדוגמה STEP או אפילו קובץ SLDPRT. אם אנחנו מעדכנים את המודל, ומשתפים שוב, המערכת תשאל האם אנחנו רוצים לעדכן את הלינק הקיים או לשלוח מחדש.
מה זה פורמט 3DXMLולמה הוא משמש? במידה ונרצה לשלוח קובץ "קל" (גם של הרכבה), ניתן להשתמש בפורמט ה 3DXML שהוא פורמט מיוחד בסביבת ה 3DEXPERIENCE עבור צפיה ושיתוף ממכשירים שונים (כולל ניידים):
לסיכום:
SOLIDWORKS מאפשר לנו כיום לשתף באופן קל וישירות מתוכנת ה SOLIDWORKS מי שמקבל את הלינק, אין צורך שתהיה תוכנה מותקנת (אפילו לא Viewer) ולבצע זאת מכל מכשיר ומכל מקום. כמו שאנחנו רגילים לשתף תמונות, קבצי מוסיקה ועוד….
כמו שהבטחנו בפתיח, מצורף:
לינק של מודל ששיתפנו ואתם יכולים לפצות בו עכשיו ומכל מכשיר:
במידה ונרצה שהמערכת שאנו מפתחים תתאים לעבודה בReal-Time, נצטרך לכתוב קוד מותאם למעבד הספציפי, לבדוק את נכונות האלגוריתם שלנו, וכן לעמוד בדרישות Real-Time.
בפוסט זה נפרוט את הפלטפורמות שניתן לייצר להם קוד מתאים לעבודה בReal-Time:
Embedded Devices (C/C++)
GPU (CUDA)
FPGA (VHDL, Verilog)
Embedded Devices (C/C++)
ניתן לייצר קוד בצורה אוטומטית בעזרת MATLAB, קוד שהינו מאופטם עבור מעבדי Intel ו-ARM. בתהליך יצירת הקוד, המנוע של MATLAB ישתמש בספריות של הספק (Vendor) כחלק מהקוד המיוצר מה שיהפוך את הקוד לאופטימלי מבחינת זמן החישוב.
כמו כן, תהליך הקוונטיזציה (הורדת גודל המשתנים בזכרון) יוכל להתבצע באופן אוטומטי, כחלק מתהליך ייצור הקוד – וכך להוריד את כמות הזכרון וזמן החישוב של הרשת.
הקוד אותו תייצרו יוכל לכלול גם אלמנטים נוספים פרט לרשת עצמה כגון שלבי האלגוריתמיקה העוטפים – פעולות Preprocessing ו-Postprocessing וכך לקבל תוצר סופי בסביבת Embedded בה אתם מעוניינים לעבוד.
חשוב לציין! הרשת עצמה אינה חייבת להיבנות בMATLAB-, אלא ניתן לייבא אותה לתוך MATLAB מפלטפורמות פיתוח AI אחרות. אך השכבות השונות אשר מרכיבות את הרשת חייבות להיתמך ביצירת קוד (ניתן לראות את רשימת השכבות הנתמכות כאן).
כמובן שאת כל תהליך יצירת הקוד לא תצטרכו לעשות לבדכם, יש מגוון דוגמאות של רשתות שונות ומעבדים שונים שתוכלו להתבסס עליהם על מנת להצליח בתהליך ייצור הקוד.
אחד מן היתרונות בעבודה עם ייצור קוד אוטומטי, היא שניתן לשנות פרמטרים בסביבת הפיתוח (MATLAB, במקרה שלנו) ולעדכן את הרשת המיוצרת כדי לבדוק את ההשפעות בעבודה ב-Real-Time.
GPU (CUDA)
לא הרבה מפתחים יודעים לכתוב קוד CUDA בצורה ידנית. לא שזה מסובך בצורה מיוחדת, אך זה מצריך ידע שפחות נפוץ היום. עם זאת, בימים בהם פיתוח מערכות AI זהו דבר שבשגרה, הרבה פעמים כן נדרש הידע של קידוד ל-CUDA ועבודה על גבי GPUs. לכן, כל מי שצריך לעבוד על גבי מעבד GPU של ARM או NVIDIA, בהחלט צריך לשקול את השימוש ביכולת ייצור הקוד מ-MATLAB.
שיקול ראשון לטובת השימוש ב-GPU הוא, שהאלגוריתם שתריצו ב-MATLAB במרבית המקרים יהיה מהיר יותר בעת השימוש ב-GPU, מה שיכול להאיץ תהליכים ארוכים ומייגעים (שלשמם פיתחתם מלכתחילה יכולות ריצה על גבי GPU).
מכיוון ש-MATLAB יודע לייצר קוד רק ממנת האלגוריתם הרלוונטית (ללא תוספות גנריות כאלה ואחרות), וכן מכיוון שבתהליך יצירת הקוד MATLAB משתמש בספריות ידועות מראש, הקוד שיתקבל יהיה אופטימלי ויעיל יותר (כלומר ידרוש פחות זיכרון וירוץ מהר יותר) משאר הפתרונות הקיימים בתחום זה.
(וכל זה עוד לפני שדיברנו על יכולות הקוונטיזציה המתקדמות שתוכלו להיעזר כחלק מהתהליך). תוכלו לראות בגרף הבא את ההבדל במהירות ה-Inference בין הפלטפורמות השונות:
היכולת לייצור קוד תומכת ברשתות נוירונים מסוגים שונים, למשל: Series, DAG, CNNs, ConvNets. ובנוסף יש תמיכה בסביבות הבאות: cuDNN, TensorRT, ARM (Mali GPU). ניתן להשתמש במספר רב של רשתות מאומנות מראש, כמו: Res-Net-50, SegNet, LSTM. כדי לדעת אילו שכבות ספציפיות שונות נתמכות לייצור קוד, ניתן להיכנס לכאן.
כמו כן, MATLAB מאפשר לכם לייצר קוד CUDA מהאלגוריתם שלכם, לצורך האצת החישובים בהתבסס על מעבד GPU בדומה ליכולת האצת ביצועים ע"י יצירת קוד C.
בנוסף, תוכלו לייצר Kernels מתאימים לביצוע חישובים מקביליים בהתבסס על ארכיטקטורת המעבד שאתם רצים עליו.
לבסוף, כחלק מתהליך פיתוח המוצר, MathWorks פיתחו מספר יכולות מובנות עבור בדיקות ופיתוח מהיר של המערכות, תוכלו להתחבר למספר חומרות הנפוצות בשוק כדי לפתח את המוצר שלכם (לדוגמא NVIDIA Jetson), ולהתחבר עם כל חומרה התומכת את הממשקים הקיימים.
כמו כן, תוכלו לתקף את המערכת שלכם עם בדיקות SIL & PIL והכל בעבודה דרך MATLAB, ללא איש תוכנה שיתפעל את כל הקוד הזה עבורכם.
בסרטון הבא תוכלו לראות דוגמה של מערכת המבצעת קלסיפיקציה לאותות ECG, אשר כוללת יצירת קוד CUDA והתממשקות לחומרה כחלק מתהליך הפיתוח.
FPGA (VHDL, Verilog)
מכיוון שייצור קוד לחומרה זהו תהליך מורכב, MathWorks דאגו לפשט חלק נרחב מן הפעולות הנדרשות ביצירת קוד מרשת נוירונים עבור הטמעה על חומרת FPGA. מכיוון שהטופולוגיה של השכבות השונות ידועה, ורק צריך לקנפג את הגדלים והממשקים, תהליך ייצור הקוד נהיה פשוט יותר עבור המפתח – ללא צורך בהבנה מעמיקה על דרישות המימוש בחומרה.
כאמור, מכיוון שמדובר בתכונות ידועות מראש של כל שכבה ושכבה, צריך לוודא תחילה שהשכבות שאתם משתמשים בהם נתמכות (ניתן לראות את רשימת השכבות הנתמכות כאן). ואולי תשמחו לשמוע גם שאם אתם משתמשים ברשת מאומנת קיימת, תוכלו להיווכח שיש מספר רב של רשתות פופולריות שכבר נתמכות ליצירת קוד עבוד HDL.
כחלק מתהליך יצירת הקוד, MATLAB מאפשר לכם להבין איך כל שכבה מתנהלת מבחינת דרישת משאבים וזמני חישוב. כך תוכלו לטייב את הרשת ולאפטם אותה הן ברמת סוגי השכבות, לבצע דיוק לפרמטרים (קוונטיזציה), ולבחור את מספר האובייקטים האפשריים. בפועל, אתם זוכים לאחוז במקל משני קצוותיו – בדרך זו, תהליך ייעול הקוד לא צריך להיות תלוי בגורם אחר בשרשרת הפיתוח.
שימוש בFPGA עבור יכולות AI מתקדמות הוא תהליך מתבקש עבור שימוש בתדרי מערכת גבוהים. בעבודה על SOC תוכלו לקבל את היתרונות של יצירת קוד עבור המעבד (בחלק עם הדרישות הנמוכות של המערכת) ויצירת קוד HDL עבור הדרישות הגבוהות שלה. כך תוכלו לפתח בסביבה אחת וממנה לצאת לבדיקות על גבי החומרה.
לבסוף, תוכלו לאשש את אופן פעולת החומרה שלכם על ידי שימוש ב-FIL (FPGA in the Loop). כך תוכלו להתממשק לתוכנה אותה פיתחם ב-MATLAB, ולתקף את האלגוריתם שבניתם על החומרה ב-Real-Time. כשלב אחרון בתהליך הפיתוח, תוכלו לייצא את קוד ה-RTL ולהשתמש בו כתוצר הסופי של המערכת.
תוכלו לראות עוד על נושא זה בסרטון הבא (5:32):
https://www.systematics.co.il/wp-content/uploads/AI-WITH-MATLAB-MAIN-01.jpg392796איתמר אנגלמןhttps://www.systematics.co.il/wp-content/uploads/logo-300x66.pngאיתמר אנגלמן2023-08-20 08:00:002023-08-22 13:06:30עוד סיבה לעשות AI ב-MATLAB ייצור קוד אוטומטי לחומרות קצה שונות
פרמטרים של URL משמשים על מנת להעביר מידע נוסף או הוראות לצפיין המפות, ומאפשרים שליטה במפות שיפתחו, רמת הזום שלהן, נראות השכבות במפה ועוד. ה-URL הבסיסי לפתיחת צפיין המפות הינו – https://www.arcgis.com/apps/mapviewer/index.html
פרמטרים של URL מגיעים לאחר סימן שאלה ומורכבים ממפתחות ( בדוגמא זוwebmap ) וערכים המחוברים בסימן שווה (=). לדוגמה, במקרה זה אנחנו משתמשים במפתח "webmap" המקבל את הערך המזהה (ID) של מפת ה-Web (webmap) כדי לפתוח את המפה שאנחנו רוצים.
כדי לכלול כמה פרמטרים ב-URL, ניתן להפריד אותם בעזרת סימון (&).
קידוד כתובת אתר
קידוד URL מחליף תווים בסימן האחוז (%) ולאחריו המקביל ההקסדצימלי (hex) שלהם. בדפדפנים חדשים, הקידוד של הURL מתבצע אוטומטית כאשר מכניסים את הURL בשורת הכתובת. כאשר משתמשים במפות מוטמעות יכול להיות שנצטרך לקודד את הURL-.
לדוגמה, ניתן לראות את השימוש במפתח find כדי לאתר את המיקום של Redlands California. הרווח במיקום מוחלף אוטומטית ב %20 בשורת הכתובת של הדפדפן:
למידע נוסף, על אפשרויות קידוד כתובות ה URL שלכם, ניתן לגשת לאתר – URLENCODER.IO
דוגמאות
הדוגמאות הבאות מציגות כיצד ניתן להשתמש בפרמטרים של URL כדי לפתוח ולשנות הגדרות של מפות.
פתיחת מפה קיימת כפי שהוגדרה:
כפי שהודגם קודם ניתן להשתמש בפרמטר webmap"" בכדי לבצע הפניה למפה לפי המזהה שלה, במקרה זה המזהה: 6242cab86020439b867a775b9. כך שצפיין המפות יפתח עם ההגדרות של המפה שבחרנו.
קנה המידה לפתיחת המפה מוגדר באמצעות שימוש בפרמטר "level" והגדרת קנה המידה הרצוי – level=<LOD> יש לשרשר את הפרמטר באמצעות השימוש בסימן & כפי שמודגם מטה.
ניתן להשתמש בפרמטר "marker" בכדי להוסיף סמן וחלונית קופצת במפה. לפרמטר יש מספר מאפיינים שיש להגדיר, כל מאפיין מופרד בסימון ;)) כדי לדלג על מאפיין ניתן להשתמש בסימון (;;).
מאפייני הסמן חייבים להיות בסדר הזה &marker=<x>;<y>;<WKID>;<title>;<symbol URL>;<text>
בכדי לפתוח את החלון הקופץ יש ללחוץ על הסמן במפה.
הערכים של הפרמטר:
<x coordinate>,<y coordinate> – מציין את המיקום של הסמן
<WKID> – מציין את הייחוס המרחבי (מערכת הקואורדינטות) של קואורדינטות XY שיתווספו למפה. אם אתם לא מגדירים WKID, המערכת תשתמש כברירת מחדל במערכת קואורדינאטות גיאוגרפית.
<title> – מציין את הכותרת של החלונית הקופצת, במידה ולא תגדירו כותרת, החלונית תופיע ריקה.
<symbol URL> – תצורת הסמן, במידה ולא תשתמשו בתצורה מיוחדת, הסמן יופיע כעיגול שחור.
באמצעות הפרמטר layer"" ניתן להוסיף שכבות למפה על ידי שימוש במזהה שלהן, להפרדת השכבות השתמשו בפסיק לאחר כל מזהה. בדוגמה זו נפתחת מפה חדשה בצפיין המפות ומתווספות לה שכבת יישובים ושכבת אנטנות סלולאריות.
*בדוגמאות מטה מוצג השימוש בפרמטר "basemapURL" בשימוש עם מפות הבסיס של ESRI. אם אתם מעוניינים לעבוד עם מפות בסיס בעברית שיצרנו בסיסטמטיקס לשימושכם, יש לפתוח את המפה עצמה באמצעות השימוש בפרמטר "webmap" בצירוף עם המזהה של המפה. את כלל מפות הבסיס בעברית ניתן למצאו בקישור הבא –https://www.arcgis.com/home/group.html?id=98ed494c73a4443faecbca9fc6422e6d#overview
ניתן להשתמש בפרמטר " "basemapUrlכדי להוסיף למפה את מפת הבסיס שתרצו להשתמש בה. שימו לב שהאות U היא גדולה. הדוגמאות למטה פותחות את שכבת הבסיס הוקטורית של OpenStreetMap. ניתן להוסיף ל- URL את הפרמטר "level" כדי הגדיר את הזום בו תפתח המפה.
דוגמה זו פותחת את צפיין המפות עם שכבת בסיס הוקטורית של OpenStreetMap כמפת בסיס ומוסיפה את שכבת רעידות האדמה מה- ArcGIS Living Atlas באמצעות שימוש בפרמטר"layers" ושימוש במזהה של השכבה.
פתיחת צפיין המפות, הגדרת מפת הבסיס והוספת שכבת יחוס
ניתן להשתמש בפרמטר "basemapReferenceURL" כדי להגדיר שכבת ייחוס למפת הבסיס, בפרמטר זה אנחנו משתמשים ביחד עם הפרמטר "basemapURL". בדוגמה מטה ניתן לראות הוספה של שכבת הייחוס גבולות עולמיים ומיקומים, למפת הבסיס Vintage Shaded Relief, שתיהן מה- ArcGIS Living Atlas .
פתיחת שכבות משירות והגדרת הנראות של שכבות משנה (sublayers)
כאשר יש לנו שירות Service) Feature או Map) בו יותר משכבה אחת אנחנו יכולים להשתמש בפרמטר urls"" בכדי להעלות את כלל השכבות הנמצאות בשירות באמצעות כתובת ה-Rest של השירות. בנוסף, ניתן להשתמש בפרמטר "Layers" בתצורה הבאה Layers=Show:Num?. יש לשים לב לחיבור הפרמטר באמצעות סימן שאלה ולא באמצעות & מכיוון ש-"Layers" הוא פרמטר של הפרמטר "urls". בדוגמה זו, נפתח בצפיין המפות את שירות המפה הציבורית של מנהל התכנון, גבולות רצף, באמצעות הגדרת הפרמטר layers=show:1 רק שכבת המשנה השנייה (גבול שיפוט) תוצג עם פתיחת המפה. שימו לב שמספור שכבות המשנה מתחיל באפס.
הוספת שתי שכבות משירות והגדרת הנראות של שכבות המשנה
בדוגמה זו מוספים למפה שתי שכבות מתוך שני שירותי מפה. לשכבה השנייה מוגדרת הנראות של השכבה השכבה השנייה כך שתוצג השכבה הרביעית (מרחב תכנון) עם פתיחת המפה. השכבות בפרמטר "url" מופרדות בפסיק, שימו לב שהפרמטר של הגדרת נראות שכבות המשנה מוכל על כל אחת מהשכבות בנפרד באמצעות השימוש בסימן שאלה בצמוד להגדרת השכבה. השכבה השנייה באמצעות השימוש בסימן שאלה בצמוד להגדרת השכבה. בנוסף מוגדר התיחום הכללי של המפה באמצעות הפרמטר extent.
החדשות הטובות הן, שעבור מהנדסים שחדשים בעולם המעגלים המודפסים הגמישים, שרוב יישומי המעגלים הגמישים אינם דורשים קפדנות גבוהה על פרמטרים של הביצועים. יישום של ההמלצות הנפוצות לשיפור חיי הגמישות של העיצוב יובילו לרוב למעגלים גמישים עמידים ואמינים במיוחד.
בבלוג זה, אסקור כמה מטעויות התכנון הנפוצות ביותר שיכולות להוביל לשבירת מעגל חשמלי גמיש וכיצד לתקן אותן.
הצוות של American Standard Circuits מביא את ההמלצות הבאות וסיפק את התמונות בפוסט הזה.
טעויות התכנון הנפוצות ביותר נובעות מהוספת לחצים שכיפופים ואיזורים גמישים
חיווטים יכולים להישבר או להיסדק כשמשתמשים בזוויות חדות בניתוב חיווטים במיוחד באיזורי עיקול שבהם יש את הלחץ הגדול ביותר במעגל החשמלי.
לא מוסיפים TEARDROPS על המשטח כדי לחווט את הפדים
מיקום Vias במיקומים בהם המעגל מכופף או בקצה הממשק הקשיח – מיקום בו יש לחץ נוסף במעגל.
לא לתפוס את ה-SMT והמשטחים הלא נתמכים מה שיכול להביא לעיוות המשטחים במהלך ההרכבה
כיווצים, כיפופים או קיפולים של מעגלים חשמליים גמישים מעבר לנקודת השבירה שלהם
רוב עורכי המעגלים עשו את אחת מהטעויות האלו כאשר הם היו על עקומת הלמידה של הניואנסים בתכנון מעגל מודפס שיכול להיות גם גמיש ומתקפל.
כיצד נמנע מטעויות אלו:
הימנעו מזוויות חדות כאשר אתם מנתבים את החיווטים והימנעו ממעברים באיזורים גמישים:
הוסיפו עוגנים ומילוי בשפך של הממשק: trace-to-pad או באנגלית – TEARDROPS
יצירת ממשק Trace-to-pad יכולה להיות אחת הנקודות החלשות ביותר בתכנון מעגל גמיש ואיזור מועד לשבירה, לסדקים ו/או להרמה פוטנציאלית במהלך שלבי ההלחמה וההרכבה.
ניתן לראות בדוגמאות לעיל שהעיצובים ה"חזקים" משתמשים בעיגונים ומילויים של משטחים שמגדילים באופן משמעותי את הנחושת הנלכדת על ידי השכבה ומגדילים את שטח הפנים בממשק trace-to-pad – מה שמגדיל בהכרח את חוזק המשטח:
מעגלים גמישים רבים דורשים מוליכים צרים. המוליך הצר בא לידי ביטוי בתדירות גבוהה במהלך עיצוב המעגל החשמלי הגמיש. לקחת את הזמן, ולהגדיל את רוחב החיבורים יהווה שיפור מיידי לתפוקת הייצור והאמינות הכוללת.
חשוב לציין, זה חשוב אפילו במעגלים שאינם גמישים באופן דינאמי בשימושי הקצה שלהם, החומרים הדקים והגמישים נוטים לתנועה ולהימתחות במהלך תהליכי הייצור הסטנדרטיים.
הימנעו מלהציב VIAS היכן שהמעגל הגמיש לא אמור להתכופף או בקצה של ממשק קשיח במעגל.
"לתפוס" SMT ומשטחים כדי למנוע התרוממות השכבות במהלך שלבי ההרכבה
שיטה זו מספקת את יכולות התפיסה של המשטח הגדול ביותר והיא בעצם "לתפוס" את המשטח עם שכבת כיסויי. שכבה של פוליאמיד ודבק שנקדחה מראש, מודבקת לבסיס הגמיש. בשיטה זו, ישנם כמה דברים שחייבים לשים אליהם לב:
תחילה, צריך לקחת בחשבון את החלק בו סרט ההדבקה "ייסחט" לתוך איזור המשטח המיועד.
שנית, ככל שאיזורי המשטחים הופכים להיות הדוקים יותר, השיטה הזו יותר קשה ליישום.
תיעוד של הטולראנסים והסחיטה יכולים למעשה להפחית את הטבעת הניתנת להלחמה ולפגוע במפרטים.
שיטה נוספת היא להשתמש ב – photoimageable coverlay, תהליך שדומה להלחמה מסורתית של מעגלים באמצעות חומרים שתוכננו במיוחד להתגמש. שיטה זו מתאימה לטולראנסים קטנים ופדים מרובעים.
החיסרון בשיטה זו הוא שחומרים אלו, למרות גמישותם, אינם גמישים כמו כיסוי פוליאמיד וייתכן שלא ניתן להשתמש בהם בכל היישומים.
במידה ויש גיאומטריות הדוקות שאין מתאימות לכיסוי מקדח, רצוי להתייעץ עם היצרן שלכם כדי לקבל אופציות נוספות.
השתמשו בהנחיות שנקבעו לקמטים, קיפולים או כיפופים של חומרים גמישים
בעוד שחומרים גמישים מתוכננים מראש להיות מכופפים, מקומטים ומקופלים, יש גבול ללחצים שחומר יכול לעמוד בו. אם חורגים מהמגבלות הללו, תיתכן דלימינציה – delamination שיכולה לשבור את המוליך.
ההנחיות הסטנדרטיות הן:
בניה חד צדדית: 3-6x מעובי המעגל
בניה דו צדדים: 6-10x מעובי המעגל
בניה רב שכבתית: 10-15x מעובי המעגל
אפליקציות דינאמיות: 20-40x מעובי המעגל
לדוגמה, במעגל דו צדדי עם עובי כולל של 0.012" המינימום לרדיוס הכיפוף יהיה 0.072"
אלו הן רק חלק מהשיטות המומלצות לעיצוב מעגלים מודפסים גמישים – מוזמנים להתנסות בעצמכם ב ALTIUM FREE TRIAL בקישור הבא.
אמליץ לכם לעקוב אחרי הוובינרים שלנו באתר סיסטמטיקס, לצפות בוובינרים הקודמים שלנו ב- YouTube ולהתעדכן בדף הלינקדין שלנו באירועים הקרובים.
בדרך כלל על מנת לפתח מוצר מבוסס AI אשר עומד בדרישות באופן טוב, עלינו לבצע ניסויים רבים של אימון רשת למידה עמוקה על מערכי נתונים גדולים. כלומר, עלינו להיות מסוגלים להריץ ניסויים קטנים במחשבי GPU בודדים, וזולים אבל בסופו של דבר באופן בלתי נמנע, נצטרך גם להריץ ניסויים רבים בתצורות מחשב רב עוצמה של GPU חזק שמסוגל להכיל זאת ולתת תוצאה מהימנה.
יש מספר דרכים בעזרת MATLAB לגשת לעננים ציבוריים כגון Amazon Web Services (AWS) ו- Azure. הצעות הענן הללו מקלות עלינו להפעיל את MATLAB בענן על ידי שימוש בתבניות מחשב מוגדרות מראש. כל זאת ועוד מופיע באתר שלנו.
למה בכלל לבצע AI בענן?
אחסון נתונים בענן יכול להקל עלינו לגשת ליישומי ענן ללא צורך בהעלאה או הורדה של כמויות גדולות של נתונים בכל פעם. גם AWS וגם Azure מציעות שירותי אחסון נתונים, כגון AWS S3 ו-Azure Blob Storage, בהתאמה.
כדי למנוע את הזמן והעלות הכרוכים בהעברת כמויות גדולות של נתונים, מומלץ להגדיר משאבי ענן עבור יישומי ה-AI באמצעות אותו ספק ענן ואזור שבו מאחסנים את הנתונים בענן.
כדי לגשת לנתונים המאוחסנים בענן מ- MATLAB, יש להגדיר את הגישה מתוך MATLAB. למידע נוסף על איך להגדיר משתני סביבה כדי לגשת לנתוני ענן מה- MATLAB, וכן למידע נוסף על איך להגדיר משתני סביבה על עובדים מקבילים באשכול מרוחק, ראו את הלינקים המצורפים בסוף הפוסט.
דאטה בענן = דאטה נגיש מכל מקום
אם אין לנו GPU מתאים וזמין לאימון רשתות הנוירונים שלנו, נוכל להאיץ את הלמידה העמוקה עם GPU אחד או יותר בעל ביצועים גבוהים בענן. עבודה בענן דורשת הגדרה ראשונית מסוימת, אך שימוש במשאבי ענן יכול להפחית משמעותית את זמן האימון או לאפשר לנו לאמן יותר רשתות באותו פרק זמן. בנוסף לעובדה שאנו לא מוגבלים לסוג מסוים אם היינו קונים אותו בעצמנו, דרך הענן אנחנו יכולים לשנות ולהחליף את סוגי ה-GPU והמעבדים השונים עליהם נריץ את האלגוריתם שלנו.
ניתן להאיץ את האימון באמצעות GPU אחד או יותר במכונה בודדת או באמצעות אשכול מכונות עם מספר רב של GPUs. אפשר לאמן רשת אחת באמצעות מספר GPUs, או לאמן מספר רשתות בו-זמנית.
לאחר הגדרת MATLAB או MATLAB Parallel Server בפלטפורמת הענן שנבחרה, נוכל לבצע למידה עמוקה עם שינויים מינימליים בקוד שעובד במחשב המקומי.
אם MATLAB מופעל על מכונה בודדת בענן אז ניתן להתחבר באמצעות ssh או remote desktop protocol (RDP), ובכך ההפעלה וההדרכה ברשת ישתמשו באותו קוד כאילו היינו רצים במחשב המקומי שלנו.
אימון מודלים במהירות בעזרת גישה קלה ופשוטה למשאבי מחשוב חזקים
אימון רשתות עמוקות הוא אינטנסיבי מבחינה חישובית ויכול לקחת שעות רבות של זמן מחשוב; עם זאת, רשתות עצביות הן אלגוריתמים שמתאימים למיקבול מטבעם. אפשר לנצל את עובדה זו על ידי ריצה במקביל באמצעות GPUs ואשכולות מחשבים בעלי ביצועים גבוהים.
אימון מקבילי על מספר GPUs בענן
מומלץ להתאמן באמצעות GPU או מספר GPUs. אפשרות אחרת היא להשתמש רק במעבד יחיד או במספר מעבדים אם אין GPU. המעבדים הם בדרך כלל הרבה יותר איטיים ממעבדי ה-GPU הן לאימון והן להסקה. הפעלה על GPU יחיד מציעה בדרך כלל ביצועים טובים בהרבה מאשר ריצה על מספר ליבות מעבד.
בחירת פתרון ההטמעה ל-Production שמתאים במיוחד עבורך
עבור השלב הבא של יישום הרשת שלנו, ניתן לפרוס את MATLAB Production Server ב-Azure.
MATLAB Production Server מאפשר לשלב את הגישה הנוחה הן למסד הנתונים והן לאלגוריתם שהכנו בענן. ניתן לקחת את האלגוריתמים שהכנו ב- MATLAB, לארוז אותם באמצעות MATLAB Compiler SDK, ולאחר מכן לפרוס אותם ל- MATLAB Production Server מבלי לקודד מחדש או ליצור תשתית מותאמת אישית. לאחר מכן, המשתמשים יכולים לגשת לגרסה העדכנית ביותר של הניתוח באופן אוטומטי או שנרצה הדאטה העדכני יגיע ישירות למודל, יעדכן אותו ויוציא תוצאה מדויקת יותר.
אם לא בענן, ניתן להקים שרת הפועל על מחשבים מרובי מעבדים ומחשבים מרובי ליבות, ומספק עיבוד עם אחזור נמוך של בקשות עבודה במקביל וכן ניתן לפרוס ולהגדיל את הקיבולת ולספק יתירות לפי הצורך.
לסיכום….
ראינו שיש פתרון מקצה לקצה בכל תהליך בניית אלגוריתם ה-AI שלנו. משלב התכנון המקומי אצלנו ועד שלב הפריסה וגישה למשתמש קצה.
בכל שלב ישנן כמה אפשרויות וחשוב שנבין מהם הקריטריונים החשובים לנו ומה הם האילוצים שלנו בכדי שנוכל לבחור את הפתרון המתאים ביותר עבורנו ועבור המודל שנבנה.
אז לפני שתיגשו ישר לעבודה, תעצרו רגע, תנתחו, תתכננו את הצעדים הבאים ותבואו מוכנים כי השמיים הם כבר לא הגבול והאפשרויות הן אינסופיות!
https://www.systematics.co.il/wp-content/uploads/AI-Research-MAIN.jpg392796שלי מרטינובhttps://www.systematics.co.il/wp-content/uploads/logo-300x66.pngשלי מרטינוב2023-08-10 12:29:282023-08-10 12:32:05Scaling your AI Research from Desktop to Cloud
במאמר זה נראה דוגמאות למקרים בהם נרצה לגשת ל-File Location.
שמירה ושחזור הגדרות
לפני שמבצעים שינויים בהגדרות המערכת של התכנה מומלץ לעשות שמירה של ההגדרות הנוכחיות וכך תהיה לנו אופציה לחזור למצב ההתחלתי בכל שלב.
ניתן לעשות זאת באופן הבא:
בחירה בשמירת ההגדרות (כאשר רוצים לשחזר את ההגדרות בוחרים ב Restore Settings)
בגרסה 2023:
גרסה 2022 ומטה:
בחירה של מיקום שאנחנו מכירים על בו ישמרו ההגדרות (ניתן לראות אילו הגדרות נשמרות בצ'קבוקסים)
ניתוב לתקייות טמפלייטים
המקרה הראשון שנראה הוא מצב בו "נעלמו" לנו הטמפלייטים שהוכנו מראש (טמפלייטים של החברה). אנו מעוניינים לעשות סדר בטמפלייטים שנמצאים לנו על המחשב ולארגן אותם כך שנוכל לגשת אליהם בכל פעם שלוחצים על NEW .
זהו המצב הדיפולטי שקיים לאחר התקנה של התכנה.
נרצה להחזיר את סדר התקיות שהיה לנו לפני ששדרגנו גרסה והגענו למצב הדיפולטי.
במקרה זה נכוון את התכנה לתיקיה בה שמרנו את הטמפלייטים שלנו על המחשב, נעשה זאת באופן הבא:
יש למצוא את כל התקיות בהן שמרנו טמפלייטים והיינו רוצים שיופיעו בעת פתיחה של קובץ חדש.
כל מסלול שנוסיף לרשימה יופיע לאחר מכן בעת הפתיחה:
הופעת סמלים בתכנה
המקרה השניבו ניגע הוא תפעול של היעלמות סמלים שעלולה לצוץ (בד"כ בהתקנות חדשות) בתכנה.
בהגעה לשרטוט נראה כי הסמל שאמור לייצג קוטר לא מציג את הסמל אלא טקסט מסויים, בשלב זה ניתן לחשוד כי מדובר בבעיה הקשורה למיקום ממנו התכנה שואבת את הסמלים.
הטקסט המופיע נובע מהשורת טקסט בתמונה, במצב רגיל כתיבה של טקסט זה אמורה להביא צורה של קוטר.
אז איך מתקנים את הבעיה הזו? יש לסדר את הנתיב של התכנה עבור הסמלים:
ובמילים – כניסה להגדרות ללשונית של הגדרות מערכת ושם למצוא את File Location , למצוא את נתיבי התקיות של קבצי סמלים (ובמקרה הזה ניתן לראות שאין שום מסלול המכוון לתיקיה כזאת) לחיצה על הוספה של מסלול ולהוסיף את המסלול המתואר בתמונה, בחירה של המסלול (Select Folder). OK בסוף!
כך תיראה התוצאה הסופית.
והשרטוט חזר לקדמותו.
בחירה של Custom Properties
המקרה השלישי אותו נכיר נוגע להיעלמות של אופציות הבחירה עבור Custom Properties .
לחיצה על החלונית של Property Name לא פותחת כלום? הפתרון פשוט:
נכנס ל File Location בהגדרות המערכת ושם נגדיר את המסלול הדרוש באופן הבא:
לאחר מכן המצב יחזור לקדמותו:
לסיכום,ראינו שלושה פתרונות פשוטים למקרים שעלולים להתרחש לאחר עדכון גרסה של תכנת Solidworks. תחילה תמיד מומלץ לבצע שמירה של ההגדרות הקיימות על מנת שנוכל לחזור אחורה בתהליך.לשאלות נוספות ניתן לפתוח קריאת שירות לחצו כאן
עבודה נעימה 😊
https://www.systematics.co.il/wp-content/uploads/FILE-LOCATION-MAIN01.jpg392796עמית סגלhttps://www.systematics.co.il/wp-content/uploads/logo-300x66.pngעמית סגל2023-08-06 13:45:072023-09-10 12:29:05פתרונות פשוטים בניתוב קבצים לאחר שדרוג גרסה
87 מתוך 100 האוניברסיטאות המובילות בעולם ולמעלה מ – 300 מוסדות בישראל משתמשים ב – SOLIDWORKS להוראת מדעים ומכניקה, בינהם הטכניון, מכון ויצמן, אוניברסיטאות תל אביב, בן גוריון ואריאל, שנקר, בצלאל, מכללות סמי שמעון, אורט בראודה ועוד.
השילוב של התוכנה, מערכי שיעור מובנים ללימוד והניסיון הנצבר ברחבי העולם הופכים את SOLIDWORKS לא רק לכלי העבודה הנוח והקל ביותר לשימוש אלא גם לכלי התכנון הנוח ביותר ללמידה והכשרה – קל ללמד, קל ללמוד, מלהיב לשימוש !
לימוד SOLIDWORKS יעזור לכם להתעלות מעל עמיתים על ידי פיתוח כישורי התכנון וההנדסה הדרושים לכם כדי להצליח לשלב הבא בהשכלה שלכם, או כשמגיע הזמן לצאת לשוק העבודה.
במאמר הבא נחלוק איתכם מידע וטיפים לסטודטים שלומדים SOLIDWORKS.
קודם כל נתחיל מסוגי רשיונות שניתנים היום לסטודנטים בחינם:
לתלמידים וסטודנטים יש שתי רמות של גירסאות SOLIDWORKS זמינות:
STUDENT STANDARD – גירסה מבוססת על ה-SOLIDWORKS STANDARD.
STUNDENT PREMIUM – גירסה מקבילה ל-SOLIDWORKS PREMIUM, מוכלות בה פונקציות כגון SIMULATION, COMPOSER, CAM PRO, INSPECTION.
על מנת לקבל את המספר הסריאלי לתוכנת ה-SOLIDWORKS, צרו קשר עם המוסד האקדמי בו אתם לומדים ובקשו את הרישיון המתאים
צעד הבא ניצור משתמש ב-MySolidworks
סטודנטים יכולים ליצור חשבון חדש באתר my.solidworks.com , ניתן להיעזר בסרטון הבא:
כעת כשאנחנו מחוברים בואו נכיר את האפשרויות הרבות שקיימות לפנינו באתר:
מבחני ההסמכה של SOLIDWORKS מבססים סטנדרט תעשייתי שלפיו מוערכים אנשי מקצוע של SOLIDWORKS באמצעות מבחן מקיף של הידע שלכם ב-SOLIDWORKS הן בתחומי התכנון המכני והן בתחום העיצוב.
קבלת הסמכה מבסס אתכם כבעלי מקצוע מוסמכים של SOLIDWORKS. מנהלי גיוס יכולים להיות בטוחים בהחלטתם להעסיק מועמד מוסמך, תוך צמצום זמן ללמד חבר צוות חדש.
התכוננו למבחני הסמכה עם גישה נרחבת לקורסי ההכנה באתר.
החיים הם מסע, אבל כשאתם סטודנטים אתם כנראה מקווים שחלק מהמסע יסתיים בעבודה טובה ומעניינת! ולמרות שהתקווה היא נחמדה, אסטרטגיה מוכחת היא אפילו טובה יותר.
אם אין לכם כזו, אז לפחות אתם במקום הנכון: אם תעקבו אחר המסלול המוצג מטה, אתם תהיו בדרך לקריירת עיצוב/הנדסה מתגמלת וגם תקדימו בהרבה עמיתים כשמגיע הזמן למצוא עבודה קבועה.
המסלול כולל את הצעדים המתאימים לרכישת מיומנויות חדשות, שיטות להרחבת והצגת הידע ועוד.
