Компьютерное автоматизированное проектирование

Для удовлетворения постоянно растущего спроса на качество и конкурентоспособность итеративное физическое прототипирование всё чаще заменяется методом «цифрового прототипирования» оптимального проекта, соответствующего сразу нескольким целям — повышенной производительности, энергоэффективности, максимальной скорости и снижению издержек. При этом задача проектирования включает как поиск лучшего решения в известном диапазоне (посредством «обучения» или «оптимизации»), так и создание новых конструкций вне существующего множества прототипов. Такая постановка задачи является задачей поиска в многомерном (многопараметрическом), многомодальном пространстве с одной или несколькими целевыми функциями. По данным за 2025—2026 годы, внедрение искусственного интеллекта и цифровых моделей позволяет снизить затраты на физическое прототипирование на 40 % и сократить время разработки до 50 %^[13][14].

На примере одноцелевого CAutoD: если целевая функция задаётся как стоимостная функция ${\displaystyle J\in [0,\infty )}$, либо как обратная ей функция приспособленности ${\displaystyle f\in (0,1]}$, где

${\displaystyle f={\tfrac {J}{1+J}}}$,

и при этом дифференцируема с практическими ограничениями в многомерном пространстве, задача проектирования может быть решена аналитически. В таком случае поиск параметров, при которых первая производная равна нулю, и выполнение условий второй производной определяют все локальные экстремумы. Сравнивая значения показателя эффективности во всех локальных экстремумах и на границе области допустимых параметров, можно определить глобальный оптимум, параметры которого соответствуют наилучшему дизайну. Однако на практике задачи оптимизации являются многокритериальными, и работа с производными усложняется.

Для решения многокритериальных задач и анализа фронта Парето применяются методы машинного обучения и генеративный искусственный интеллект. ИИ позволяет генерировать варианты геометрии по заданным ограничениям, автоматически рассчитывая их стоимость, массу и прочность^[15]. Для динамического анализа фронта Парето в реальном времени используется алгоритм PaLoRA (Pareto Low-Rank Adapters). Он даёт возможность инженеру изменять вектор предпочтений прямо во время работы алгоритма, регулируя компромисс между различными целевыми функциями без переобучения нейросети^[16].

На практике целевая функция может быть зашумлённой или даже не численной, а потому градиентная информация зачастую ненадёжна или недоступна, особенно при многокритериальной постановке. В реальных условиях до сих пор используется ручной перебор решений («проб и ошибок») с применением CAD систем симуляции. Как правило, такие апостериорные доработки и обучение повторяются многократно, пока не будет получено «удовлетворяющее» либо «оптимальное» решение. Для зашумлённых и нечисленных целевых функций без градиентной информации успешно применяются безградиентные методы, такие как байесовская оптимизация^[17][18], а искусственный интеллект автоматизирует поиск критериев в многомерных пространствах^[19][20].

Теоретически этот процесс можно автоматизировать с помощью компьютерного поиска, например исчерпывающим поиском, однако будучи экспоненциальным по времени, такой подход неэффективен на практике.

Альтернативой физическому прототипированию и автоматизированному проектированию служат эволюционные вычисления, например алгоритмы эволюционного типа.

Переход к облачным CAD-системам, таким как Onshape и Snaptrude, обеспечивает возможность мультипользовательского проектирования в реальном времени. Работа в таких системах осуществляется через веб-браузер без необходимости локальной установки программного обеспечения. Инженеры могут одновременно редактировать единую версию данных с мгновенным отображением изменений. Важной особенностью облачных платформ является встроенный контроль версий, поддерживающий ветвление и слияние проектов, что снижает количество конфликтов при совместной работе^[23].^[29].

После ухода зарубежных вендоров и введения государственных запретов на использование иностранного программного обеспечения на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ) российский рынок вынужденно переходит на отечественные аналоги, такие как КОМПАС-3D и nanoCAD. При этом доля российских САПР составляет менее 30 %, а уровень использования нелицензионного программного обеспечения остаётся высоким^[30][31].