惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

M
MIT News - Artificial intelligence
罗磊的独立博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Last Week in AI
Last Week in AI
S
SegmentFault 最新的问题
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
美团技术团队
人人都是产品经理
人人都是产品经理
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
IT之家
IT之家
雷峰网
雷峰网
小众软件
小众软件
博客园 - 叶小钗
博客园 - 聂微东
爱范儿
爱范儿
博客园 - 司徒正美
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V
Visual Studio Blog
博客园 - 【当耐特】
V
V2EX
博客园_首页
T
Tailwind CSS Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Цифровой двойник Атома: как процесс симуляции меняет проф...
Команда Атома · 2026-05-15 · via Все публикации подряд на Хабре

Цифровой двойник Атома: как процесс симуляции меняет профессию инженера

Простой

4 мин

6.4K

Привет, меня зовут Андрей, я занимаюсь виртуальными расчетами прочности и жесткости для Атома.

Моя задача — сделать электромобиль максимально надежным, комфортным и долговечным, и сейчас я расскажу как делаю это с помощью компьютерного моделирования (CAE).

Самый ценный объект в отделе расчетов прочности сегодня — это цифровой двойник. Виртуальный клон автомобиля, который ломают, давят и испытывают тысячи раз, не потратив ни грамма металла. 

Почему без него невозможно построить ни один электромобиль — рассказываю изнутри.

Начнем! 

От молотка — к алгоритму

Раньше интуиция инженера проверялась на железе. Создавали прототип детали или конструкции, проводили физические испытания, дорабатывали… и так по кругу. Запас прочности был синонимом перестраховки и лишнего веса. Сегодня все иначе.

Мой главный инструмент — не калькулятор и не набор ключей, а мощная рабочая станция, которая моделирует поведение будущего электромобиля Атом в различных условиях. Это не просто 3D‑модель. Это точная копия автомобиля, знающая все: от геометрии каждой детали до характера сварного шва и свойств каждого компонента. На базе огромного количества данных создается расчетная модель. Этой модели я могу «задать все законы физики» и начать экспериментировать.

Что происходит внутри симуляции?

Представьте, что у вас есть машина, которую можно испытывать бесконечно. Вы можете ее бить, ломать, разгонять до предельных скоростей и так далее. CAE‑анализ покажет, какие последствия для автомобиля возможны в каждом конкретном случае и укажет на слабые места.

  • Усталость металла? Цифровой двойник проезжает тысячи километров по виртуальным дорогам с выбоинами, рельсами и бордюрами. Алгоритмы отслеживают, в каком болте через 10 лет появится микротрещина, и предлагают усилить именно это, а не соседнее, уже прочное соединение. Это и есть точный, а не интуитивный запас прочности.

  • Новые враги — тишина и вес. В электромобиле нет рева двигателя, маскирующего посторонние звуки, как в автомобиле с ДВС. Поэтому я нагружаю модель вибрациями от мотора и дороги и ищу резонансные частоты, на которых элементы кузова могут начать «дребезжать» и разрушаться через какое‑то время. А огромная масса батареи заставляет по‑новому распределять нагрузки — оценивать как прогибаются силовые элементы в основании кузова, и усиливать именно их.

Компромисс, рожденный в цифре

Главная дилемма инженера‑прочниста — конфликт между массой и надежностью. Лишний килограмм — это потерянные километры запаса хода для электромобиля. Цифровой двойник позволяет вести борьбу за каждый грамм.

Приведу пример. Допустим, что мы видим на цветной карте напряжений (где красный цвет — критические зоны, синий — зоны, подвергающиеся наименьшим нагрузкам), что 80% материала в некоторой детали работает вхолостую. Значит, можно сделать ее легче, перфорировать, уменьшить толщину или заменить марку материала, получая при этом минимальные потери в прочности, но выигрывая в весе, запасе хода и стоимости. Это и есть оптимизация, которая невозможна без точного цифрового инструмента.

Концепция Атома подразумевает отсутствие средней стойки в дверном проеме и распашные двери. Для того, чтобы реализовать это решение, потребовалось провести большую работу над прочностью и жесткостью кузова и самих дверей.

В процессе оптимизации конструкции было принято решение об использовании высокопрочной стали для основных несущих элементов, чтобы обеспечить достижение целевых показателей и при этом минимизировать увеличение веса. Был проведен тщательный анализ всех узлов и самого электромобиля в сборе, выполнено огромное количество различных виртуальных расчетов. В результате после серии реальных физических испытаний инженерные решения, принятые на этапе проектирования, показали себя с наилучшей стороны. Электромобиль успешно прошел весь цикл испытаний и подтвердил высокий уровень надежности и безопасности.

Для хорошего инженера очень важно пройти весь цикл от разработки до запуска серийного производства: это дает более глубокое понимание процессов проектирования, изготовления, эксплуатации электромобиля и так далее. Не каждая компания может предоставить такой шанс. В Атоме каждый сотрудник имеет возможность участвовать в любом этапе жизненного цикла электромобиля, что стимулирует быстрое развитие компетенций и получение уникального опыта. 

Не инженер, а исследователь

Профессия инженера радикально меняется. Если раньше я был тем, кто хорошо знает сопромат и решает задачи прочности через решение уравнений, то теперь я — проводник и «интерпретатор» данных. 

На основе большого опыта всех членов команды, занимающихся разработкой Атома, передо мной ставится ряд вопросов: «что будет, если здесь заменить материал?», «как поведет себя эта конструкция при -30°C после пробега в 300 тыс. км?» и так далее. После декомпозиции каждого запроса я задаю цифровому двойнику исходные данные (нагрузки, закрепления и так далее), моделируя различные ситуации. Моя экспертиза нужна, чтобы правильно поставить задачу, оценить результат и определить наиболее оптимальное конструктивное решение.

В результате электромобиль Атом получает ускорение инноваций, более предсказуемое обслуживание, повышенную безопасность и надежность, и конкурентное преимущество на рынке электромобилей.