کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و مکانیک جامدات
طراحی مکانیک یکی از ضروری ترین زمینه های مهندسی مکانیک است. ساختمان یا طراحی ماشین‌ها و تجهیزات مختلف ممکن است به عنوان فرآیندی توصیف شود که در آن منابع یا انرژی به شکل‌ها یا فرآیندهای مکانیکی قابل استفاده برای تولید خروجی مفید از ماشین‌ها، مطابق با نیازهای انسان تبدیل می‌شوند. طراحی یک ماشین معین ممکن است منجر به تولید یک ماشین کاملا جدید یا بهبود آن (بهینه سازی) شود.
این طراح ماشین است که یک ایده را به واقعیت تبدیل می کند. این مسئولیت آنهاست که اطمینان حاصل کنند که دستگاه به درستی کار می کند، ویژگی های مناسبی دارد و در صورت لزوم ارزان است. با این حال، هنوز مشکلات فنی بسیار پیچیده ای وجود دارد، به ویژه هنگامی که نیاز به یک راه حل مناسب برای کار ایجاد می‌شود. این، یکی از دلایلی است که طراحان اغلب مرتکب اشتباه می شوند، به عنوان مثال؛ زمان، بودجه کم یا دانش ناکافی از موضوعاتی است که ان ها را تحت فشار قرار می دهد. این یکی از دلایلی است که چرا یک طراح مدرن نه تنها باید به کاتالوگ های قدیمی، جداول ماشینی و روش های قدیمی تکیه کند، بلکه باید با انطباق با روش های مدرنی که امروزه به لطف تکامل سریع اطلاعات در دسترس است، برای پیشرفت تلاش کند.
با این حال، برای جلوگیری از خطاها و ناهماهنگی ها در خود فرآیند طراحی، می توان از اتوماسیون، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کرد که به طور قابل توجهی زمان توسعه ، هزینه ها و مهمتر از همه، میزان خطا را در طول فرآیند طراحی به حداقل می رساند. علاوه بر این، اطلاعات را می توان توسط یک الگوریتم خاص پردازش کرد. بنابراین، اطلاعات و دانش دیگر نیازی به جمع آوری و پردازش توسط یک انسان (طراح) ندارد.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
هوش مصنوعی (Artificial intelligence):
هوش مصنوعی (AI) حوزه ای از علوم رایانه است که ممکن است برای توسعه رایانه های هوشمندی که می توانند مانند انسان عمل کنند، فکر کنند و انتخاب کنند، استفاده شود. هوش مصنوعی زمانی نشان داده می‌شود که یک ماشین توانایی‌های انسانی؛ مانند یادگیری، تفکر و حل مسئله داشته باشد. ازجمله مزایای هوش مصنوعی می توان به کاهش نرخ خطای انسانی، عملکرد متوالی و اتوماسیون سیکل ها و درنتیجه افزایش خلاقیت نیروی کار اشاره کرد.
یادگیری ماشین (machine learning):
حوزه ای در هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که با استفاده از داده ها و الگوریتم ها برای تقلید از نحوه یادگیری انسان‌ها و بهبود پیوسته‌ی دقت، تمرکز دارد. علم داده یک رشته‌ی در حال گسترش است و یادگیری ماشین جزء حیاتی آن است. در ابتکارات داده کاوی، الگوریتم‌های طبقه‌بندی و پیش‌بینی با استفاده از رویکردهای آماری آموزش داده می‌شوند و بینش‌های مهمی را ارائه می‌دهند. سپس این اطلاعات تصمیم گیری را در داخل برنامه ها و سازمان ها تسهیل می کند و به طور ایده آل بر معیارهای رشد کلیدی تأثیر می گذارد. با افزایش حجم داده های بزرگ، نیاز بیشتری به دانشمندان داده وجود خواهد داشت که می توانند در شناسایی مهم ترین مسائل تجاری و ارائه پاسخ ها کمک کنند.
یادگیری عمیق(Deep Learning):
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که تحت تأثیر ساختار مغز انسان است. الگوریتم های یادگیری عمیق تلاش می کنند تا به نتایج قابل مقایسه با نتایجی که با تجزیه و تحلیل مداوم داده ها با یک چارچوب منطقی از پیش تعیین شده به دست می آیند، برسند. برای انجام این کار، یادگیری عمیق از ساختارهای الگوریتمی چند لایه ای به نام شبکه های عصبی استفاده می کند.
کاربرد هوش مصنوعی در مکانیک جامد
هوش مصنوعی (AI)به عنوان یک فن آوری تحول آفرین با پتانسیل متحول کردن زمینه های مختلف ظهور کرده است. یکی از این حوزه ها، مکانیک جامدات است که با رفتار مواد جامد تحت شرایط بارگذاری مختلف سر و کار دارد. با ادغام تکنیک های هوش مصنوعی در مکانیک جامدات، مهندسان و محققان می توانند درک، پیش بینی و بهینه سازی رفتار ساختاری خود را افزایش دهند. این متن به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در مکانیک جامدات و مزایای بالقوه آن می پردازد.
۱. تحلیل و طراحی سازه:
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند برای تحلیل کارآمد سیستم های ساختاری پیچیده به کار گرفته شوند. تکنیک های یادگیری ماشین مهندسان را قادر می سازد تا مدل های دقیقی را برای پیش بینی توزیع تنش، الگوهای تغییر شکل و حالت های شکست در سازه های جامد توسعه دهند. با آموزش دادن مدل های هوش مصنوعی برای بررسی داده‌های موجود درباره خواص مواد تحت شرایط بارگذاری و پیکربندی های ساختاری متفاوت، مهندسان می توانند اطلاعات ارزشمندی در مورد رفتار مواد مختلف تحت سناریوهای مختلف به دست آورند.
۲. پایش سلامت ساختاری:
هوش مصنوعی با تحلیل داده های حسگر در لحظه (real time)، نقش مهمی در نظارت بر سلامت سازه ها ایفا می کند. از طریق ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین با شبکه های حسگر، مهندسان می توانند ناهنجاری ها یا آسیب های موجود در سازه ها را به سرعت تشخیص دهند. با پایش مداوم پارامترهایی مانند کرنش، لرزش یا تغییرات دما با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی، می توان خرابی های احتمالی یا نیازهای نگهداری و تعمیر را در مراحل اولیه شناسایی کرد. این رویکرد پیشگیرانه به جلوگیری از شکست های فاجعه بار و کاهش هزینه های نگهداری کمک می کند.
۳. بهینه سازی مواد:
تکنیک های هوش مصنوعی با بررسی موثر فضاهای طراحی گسترده، بهینه سازی مواد را تسهیل می کنند. الگوریتم های ژنتیکی و شبکه های عصبی می توانند برای جستجوی ترکیب های بهینه مواد به کار گرفته شوند که معیارهای عملکرد خاصی را برآورده می کنند در حالی که محدودیت های وزن یا هزینه را به حداقل می رسانند. با استفاده از توانایی IBM ( که یک پلتفرم هوش مصنوعی به نام IBM WATSON ، با فناوری استدلال پیشرفته می‌باشد.) در پردازش سریع حجم زیادی از داده‌ها، مهندسان می توانند مواد جدید با خواص مکانیکی پیشرفته را شناسایی کنند یا مواد کامپوزیتی متناسب با کاربردهای خاص توسعه دهند.
۴. سیستم های کنترل ساختاری:
سیستم های کنترل مبتنی بر هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی در افزایش عملکرد و ایمنی سازه های در معرض بارهای دینامیکی یا اختلالات محیطی ارائه می دهند. الگوریتم های یادگیری تقویتی، ساختارها را قادر می سازند تا پاسخ خود را براساس بازخورد در لحظهحسگرها تطبیق دهند و رفتار خود را براساس آن بهینه کنند. این قابلیت به ویژه در کاربردهایی مانند ساختمان های مقاوم در برابر زلزله یا سیستم های کنترل توربین بادی مفید است.
۵. نگهداری پیشگیرانه:
با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی برای اهداف تعمیر و نگهداری پیشگیرانه، مهندسان می توانند برنامه های تعمیر و نگهداری را براساس الگوهای استفاده واقعی بهینه کنند به جای اینکه به فواصل زمانی ثابت یا فرضیات در مورد نرخ استفاده تکیه کنند. مدل های یادگیری ماشین که براساس داده های پیشین آموزش دیده اند، می توانند براساس فاکتورهایی مانند چرخه های بار، شرایط محیطی و نرخ تخریب مواد، پیش بینی کنند که چه زمانی احتمال خرابی یا نیاز به تعمیر و نگهداری وجود دارد.
در نهایت می‌توان گفت، کاربرد هوش مصنوعی در مکانیک جامدات، پتانسیل عظیمی برای پیشبرد درک ما از رفتار سازه ای و در عین حال بهبود کارایی طراحی و استانداردهای ایمنی در صنایع مختلف ارائه می دهد. از تجزیه و تحلیل ساختاری دقیق و بهینه سازی طراحی گرفته تا نظارت بر سلامت در زمان واقعی و استراتژی های نگهداری پیشگیرانه، هوش مصنوعی مهندسان را قادر می سازد تا به جای تکیه صرف بر روش های تحلیلی سنتی، تصمیمات آگاهانه ای براساس بینش های داده محور بگیرند.
با پیشرفت سریع فن آوری، پیشرفت های بیشتر در هوش مصنوعی بدون شک فرصت های جدیدی را برای افزایش تحقیقات مکانیک جامدات و شیوه های مهندسی بیش از پیش باز خواهد کرد. این پیشرفت‌ها در نهایت منجر به ساختارهای امن تر با ویژگی های عملکرد بهبود یافته در طیف گسترده ای از کاربردها خواهد شد.
