다형 인공지능 agent 프레임워크: solid mechanics 문제를 위한 종단-종단 유한요소 분석을 위한
FEA는 Solid Mechanics에서 가장 중요한 수치적 접근 방식입니다. FEA의 어려움에는 초급 사용자에게 큰 학습 곡선과 simulation의 주요 구성 요소, 예를 들어 경계 조건, 부하 사례 및 해결 변수의 잘못된 정의로 인한 잠재적인 오류 시뮬레이션을 포함합니다. 실세계 문제 해결을 위해 일반적으로 몇 년 동안의 엔지니어링 경험 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 Solid Mechanics 분석을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 agent framework, AbaqusAgent를 제시합니다. AbaqusAgent는 Abaqus, 가장 널리 사용되는 FEA 패키지를 사용하여 사용자들의 자연어 명령어를 실행 가능한 FEA 분석과 결과 시각화로 변환하여 분석 사례 생성 및 실행을 지원합니다. AbaqusAgent는 6개의 agent, 즉 interpreter, architect, input writer, runner, reviewer 및 visualizer agent로 구성되어 표준 FEA 분석의 필수적인 전처리 및 후처리 단계를 모두 포함합니다. 50개의 Solid Mechanics 문제가 성공적으로 검증되었으며, 평균 성공률은 86%로 나타났습니다. FEA의 Solid Mechanics 문제의 효율성을 개선하고 컴퓨터 메카니즘 교육에 대한 장벽을 낮추는 것 외에도, AbaqusAgent는 인간-시뮬레이션 상호 작용 패러다임을 진보시켰으며, AI-empowered 최적화 및 물성 특성화 워크플로우와의 통합을 허용합니다. 코드는 https://github.com/LIRAM-LIN/AbaqusAgent에서 제공됩니다.
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