АВТОМАТИЗОВАНА ПОБУДОВА 2D-КРЕСЛЕНЬ З 3D-МОДЕЛЕЙ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ІНСТРУМЕНТІВ КОМП’ЮТЕРНОЇ ГРАФІКИ

Анотація

У статті досліджується ефективність сучасного програмного забезпечення для автоматизації створення кресленників із тривимірних моделей, що є актуальним завданням для інженерної та архітектурної галузей. Основна увага приділена аналізу можливостей програм AutoCAD, SolidWorks, Fusion 360 та алгоритмів, заснованих на згорткових нейронних мережах (Convolutional Neural Networks, CNN). Дослідження спрямоване на визначення рівня ефективності цих інструментів за такими ключовими параметрами, як швидкість обробки, адаптація до складних форм і гнучкість у налаштуванні кресленників. Дослідження показало, що AutoCAD забезпечує високу швидкість обробки простих моделей, проте має значні обмеження у роботі зі складною геометрією, що знижує його ефективність у завданнях із високим рівнем деталізації. SolidWorks демонструє кращу адаптацію до криволінійних форм завдяки використанню алгоритмів сплайнів, а також забезпечує автоматичне оновлення креслень при зміні тривимірної моделі. Fusion 360 ефективно працює з органічними формами завдяки обчислювальним методам і хмарній обробці, але залежність від інтернет-з’єднання може уповільнити роботу з великими обсягами даних. Алгоритми CNN виявилися найефективнішими для аналізу складних форм, забезпечуючи високу деталізацію, однак потребують значних обчислювальних ресурсів і часу. Зроблено висновок, що адаптація програмного забезпечення до складних форм залежить від рівня розвитку алгоритмів і можливостей гнучкого налаштування креслень відповідно до стандартів, таких як ISO, ANSI або ГОСТ. Програмні продукти SolidWorks і Fusion 360 виявилися найбільш збалансованими за критеріями точності, адаптивності та функціональності. Проте розробка і впровадження нейронних мереж відкривають нові перспективи для автоматизації, особливо в задачах із нестандартними формами та високою складністю.