Интеллектом по композитам

Гурьянов А.
(«ХиЖ», 2021, №7)

Создание новых композиционных материалов совсем не простая задача: чтобы выяснить, как они поведут себя под нагрузкой, часто применяют изощренные расчеты. Материаловеды традиционно используют дифференциалные уравнения второго порядка в частных производных, а это требует высочайшей квалификации и временных затрат.

Недавно исследователи факультета наук о материалах и инженерии Массачусетского технологического института под руководством главы институтской лаборатории атомистической и молекулярной механики профессора Маркуса Бюдера предложили принципиально новый подход к решению целого круга задач материаловедения. Созданный ими пакет программ позволяет буквально по фотографии среза материала предсказать его механические свойства.

В качестве модели композита ученые сначала взяли двухфазный материал. Он состоял из зерен двух видов: хрупких и пластичных. Для двух тысяч образцов таких материалов они традиционными методами рассчитали поля внутренних напряжений и деформаций, возникающие при внешних нагрузках. А затем искусственный интеллект (ИИ) соотносил эти данные с изображениями структуры образцов. Существенно то, что изображения одного и того же сечения были разномасштабными.

Обученная таким образом программа смогла успешно рассчитывать деформации и напряжения, в том числе остаточные, возникающие при приложении нагрузок разной симметрии. Ошибка результата составила всего 7,5%. Алгоритм испытали на нескольких сотнях образцов. При этом на выполнение расчета компьютеру массового уровня нужно менее секунды, а традиционные методы требуют для своей работы дней, а иногда недель и месяцев.

Новейший ИИ способен резко изменить к лучшему ситуацию в целой отрасли науки. Во-первых, он ускорит расчеты, для которых теперь нужны лишь изображения, а не уравнения. Во-вторых, он резко снижает требования к специфическим знаниям математики и программирования, открывая широкому кругу инженеров разных специализаций доступ к разработке сложных композитов, в том числе биологических. Теперь разработчик, например архитектор, предваряя глубокую инженерную проработку, сам быстро проведет оценку конструкции из композитных материалов. При анализе аварий эксперты смогут легко и быстро выяснять причины разрушения агрегатов и устройств. Кроме двухкомпонентных модельных материалов, ученые планируют изучить и более сложные структуры.


Science Advances 7, 15, 2021, полный текст



123

Разные разности

07.10.2022 14:00:00

Исследователи из Университета Британской Колумбии создали медно-цинковое нанопокрытие, которое помогает быстрее уничтожать бактерии по сравнению с чистой медью. Ученые надеются, что скоро в больницах такие покрытия появятся на дверных ручках и кнопках лифта, к которым чаще всего прикасаются персонал, пациенты и посетители.

>>
29.09.2022 12:00:00

Сегодня в живых клетках аминокислоты образуются из α-кетокислот с использованием азота и белков-катализаторов. Но как это происходило в ранние исторические времена, когда никаких клеток еще не было? Ученые из Исследовательского института Скриппса предположили, что роль фермента в превращении α-кетокислоты в аминокислоту может сыграть обыкновенный цианид.

>>
25.09.2022 14:00:00

Как вы думаете, что важнее — есть много фруктов или есть фрукты часто? Казалось бы, какая разница. А между тем разницу обнаружили исследователи из Астонского университета в Бирмингеме.

>>
23.09.2022 14:00:00

В Формуле-1 всегда бытовало твердое убеждение, что здесь работает «правило 80/20»: машина/команда отвечают за 80% успеха в гонке, а мастерство пилота — только за 20%. Но, как выяснили ученые из Университета Летбриджа, эта формула ошибочна.

>>
21.09.2022 16:00:00

Компания Virginia Tech вместе со специалистами из двух университетов США работает над перчатками для подводных манипуляций Octa-glove. Принцип их работы позаимствован у щупалец осьминога.

>>