|
Abstract
|
در پژوهشهای مهندسی مکانیک و مواد، یادگیری ماشین به عنوان ابزاری قدرتمند برای شبیه سازی رفتارهای پیچیده، بهینه سازی فرآیندها و کشف الگوهای پنهان در داده های تجربی عمل میکند. در مهندسی مکانیک، از این روش برای پیشبینی عمر خستگی قطعات، بهینه سازی طراحی آیرودینامیکی، تشخیص خرابی در سیستمهای دینامیکی و حتی کنترل هوشمند رباتها استفاده میشود. در مهندسی مواد نیز یادگیری ماشین با تحلیل دادههای حاصل از میکروسکوپی، طیف سنجی یا آزمونهای مکانیکی، امکان طراحی مواد جدید با خواص دلخواه (مانند آلیاژهای حافظه دار یا کامپوزیتهای سبک) را فراهم میکند. به عنوان مثال، مدلهای یادگیری عمیق میتوانند رابطه بین ترکیب شیمیایی، ریزساختار و خواص مکانیکی را بدون نیاز به مدلسازی فیزیکی مستقیم یاد بگیرند، که این امر شتاب چشمگیری در توسعه مواد پیشرفته و کاهش هزینه های آزمون و خطا به همراه دارد.
|