reza._y
کاربر فعال
هوش مصنوعی (AI) در مهندسی سیالات (Fluid Mechanics / Fluid Engineering) به‌ویژه در کنار دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) نقش پررنگی پیدا کرده. کاربردهاش رو میشه در چند دسته مهم توضیح داد:
۳. تحلیل داده‌های تجربی
۱. شبیه‌سازی و مدل‌سازی جریان‌ها
- جایگزین یا مکمل CFD: روش‌های سنتی CFD زمان‌بر و پرهزینه محاسباتی هستن. شبکه‌های عصبی (به‌خصوص PINNs – Physics Informed Neural Networks) می‌تونن جریان سیال رو خیلی سریع‌تر و با دقت بالا شبیه‌سازی کنن.
- مدل‌سازی جریان‌های پیچیده: مثل جریان آشفته (Turbulent flow) یا جریان چندفازی (Multi-phase flow) که حل دقیق معادلات ناویر-استوکس برای اون‌ها خیلی سخته.
- طراحی پره‌های توربین، پمپ یا پروانه‌ها: AI می‌تونه با الگوریتم‌های بهینه‌سازی، شکل هندسی رو طوری پیشنهاد بده که راندمان بالا بره و اتلاف انرژی کم بشه.
- کاهش درگ (Drag) و افزایش لیفت (Lift): در صنایع هوافضا و خودروسازی برای بهبود آیرودینامیک.
- مهندسی معکوس: بازسازی هندسه یا شرایط جریان از داده‌های آزمایشی.
۳. تحلیل داده‌های تجربی
- پردازش داده‌های آزمایش تونل باد یا آزمایشگاه هیدرولیک: استخراج الگوهای پنهان از داده‌های فشار، سرعت، دما و ارتعاش.
- تشخیص خطا: تشخیص کاویتاسیون در پمپ‌ها یا اختلال در جریان‌های صنعتی بر اساس داده‌های حسگرها.
۴. کنترل و پیش‌بینی
- کنترل فعال جریان (Flow Control): استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای کنترل جریان در بال‌ها یا لوله‌ها.
- پیش‌بینی رفتار جریان: پیش‌بینی لحظه‌ای میدان جریان بدون نیاز به حل کامل معادلات.
- مانیتورینگ سیستم‌ها: مثلاً پیش‌بینی خرابی پمپ، کمپرسور یا سیستم‌های خنک‌کننده بر اساس داده‌های سنسورها.
۵. کاربردهای صنعتی
- نفت و گاز: بهینه‌سازی انتقال سیالات در خطوط لوله و جلوگیری از رسوب‌گذاری یا هیدرات.
- انرژی: طراحی بهینه توربین‌های بادی و آبی.
- هوافضا: شبیه‌سازی جریان آیرودینامیک اطراف هواپیما یا پهپاد.
- پزشکی: شبیه‌سازی جریان خون در رگ‌ها برای طراحی استنت یا قلب مصنوعی.
