reza._y
کاربر فعال
مثال: پیشبینی شکست (Crack Propagation) در قطعات فلزی
مشکل سنتی
در سازهها و قطعات مکانیکی (مثل بدنه هواپیما، شفت توربین یا پلها) ترکهای ریز به مرور زمان رشد میکنن و نهایتاً باعث شکست میشن.
روشهای کلاسیک (تحلیل تنش، مدلهای عددی FEM) زمانبر و پرهزینه هستن و نیاز به بارها تست آزمایشگاهی دارن.
راهکار با هوش مصنوعی
- از یادگیری ماشین یا شبکههای عصبی عمیق استفاده میکنن تا رابطه بین
- بارگذاری،
- خواص مکانیکی ماده،
- و دادههای حسگر (ارتعاش، صوت، تنش)
رو یاد بگیره.
- بعد از آموزش، مدل AI میتونه زمان و محل شکست رو پیشبینی کنه.
نتیجه
- کاهش تعداد آزمایشهای خستگی (Fatigue Tests).
- افزایش ایمنی قطعات (مثلاً هواپیما قبل از پرواز میتونه با سنسورها و AI بررسی کنه کجا ترک داره).
- صرفهجویی بزرگ در هزینه تعمیر و نگهداری.
مثالهای دیگه در جامدات
- طراحی بهینه سازهها → الگوریتمهای ژنتیک + یادگیری ماشین برای پیدا کردن سبکترین سازه با بیشترین استحکام.
- شناسایی آسیب در پلها و ساختمانها → استفاده از حسگرهای ارتعاشی و AI برای تشخیص ترک یا کاهش سختی.
- شبیهسازی FEM با سرعت بالا → جایگزینی تحلیل المان محدود با شبکه عصبی برای حل سریعتر تنش و تغییر شکل.
- مواد هوشمند → پیشبینی رفتار مواد کامپوزیتی یا متامواد تحت بارگذاری پیچیده.