КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 22-71-00108
НазваниеСтруктурная оптимизация гетерогенных анизотропных сред с применением методов машинного обучения
Руководитель Новокшенов Алексей Дмитриевич, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого" , г Санкт-Петербург
Конкурс №70 - Конкурс 2022 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-306 - Механика гетерогенных и функциональных материалов, многомасштабность структуры и текстуры
Ключевые слова Топологическая оптимизация, структурная оптимизация, активные композиционные материалы, метод скользящих асимптот, машинное обучение, микроструктура
Код ГРНТИ55.09.43
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Структурная оптимизация (устоявшийся в западном научном сообществе термин - Structural optimization) является современным эффективным инструментом проектирования конструкций и активно применяется ведущими западными компаниями в автомобильной промышленности, авиапромышленности и др.. В отличии от параметрической оптимизации, когда нахождение экстремума заданной функции происходит за счёт изменения выбранных параметров, структурная оптимизация применяется к конструкции целиком, и в изначальной постановке либо не содержит конечного набора варьируемых параметров, либо этих параметров настолько много, что к ним, в общем случае, не применимы традиционные подходы параметрической оптимизации. К структурной оптимизации относятся: топологическая, топографическая, sizing-оптимизация (в частности, оптимизация толщин стержневых структур), оптимизация формы. В частности, с помощью топологической оптимизации, зная эксплуатационные нагрузки, конструктор может получить научно-обоснованный ответ, с учётом технологических и эксплуатационных ограничений - какую форму(топологию) должен иметь будущий элемент конструкции, чтобы удовлетворять эксплуатационным и технологическим ограничениям, и при этом иметь оптимальные характеристики - массу, жесткость и т.д. Однако, как правило, речь почти всегда идёт об изотропных, как правило, металлических конструкциях. Разработка алгоритмов структурной оптимизации гетерогенных анизотропных сред, позволила бы полноценно использовать этот инструмент проектирования и для конструкций из слоистых ПКМ, в частности, умных (адаптивных) композитных конструкций. А применение методов машинного обучения для структурной оптимизации композитных конструкций позволило бы получать решение задачи структурной оптимизации существенно быстрее, чем с помощью классических методов математического программирования (в частности, метода скользящих асимптот). Данный результат обеспечит возможность использования технологии структурной оптимизации в области адаптивных материалов и конструкций в том случае, когда изменение структуры должно происходить очень быстро, в зависимости от изменения внешнего воздействия.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ