کانال صنفی جامعه مهندسی

📍کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها - بخش اول:

● بهینه‌سازی و طراحی سازه‌ها یک فرآیند پیچیده است که نیازمند تحلیل پارامترهای متعددی از جمله ابعاد، شکل، جنس متریال و نیروهای وارد بر سازه می‌باشد. بطور سنتی، این بهینه‌سازی به کمک روش‌های تحلیل عددی مانند تحلیل اجزاء محدود (FEM) انجام می‌شود که زمان‌بر و پرهزینه است.

● هوش مصنوعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی همچون الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با تقلید از فرآیند تکامل طبیعی یا تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده، به جستجوی ترکیب‌های مختلف پارامترهای طراحی می‌پردازند و می‌توانند به سرعت به بهینه‌ترین طرح‌ها دست یابند.

● برای پیش‌بینی رفتار سازه‌ها تحت شرایط مختلف (مانند زلزله، باد، بارگذاری‌های ناگهانی و غیره) نیاز به مدل‌های شبیه‌سازی پیچیده‌ای داریم. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی و تجربی، رفتار سازه‌ها را پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند و به این ترتیب نتایج دقیقی برای پیش‌بینی آسیب‌ها و نقاط ضعف احتمالی در سازه‌ها ارائه دهند. برای مثال، یک شبکه عصبی می‌تواند آموزش ببیند که چگونه رفتار یک ساختمان را تحت تأثیر زلزله‌ با شدت‌های مختلف پیش‌بینی کند و مشخص کند که کدام بخش‌های ساختمان دارای احتمال بیشتری برای خرابی هستند.

● یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در مهندسی عمران، حل مسائل پیچیده تحلیل سازه‌ای است که نیازمند محاسبات عددی سنگین و مدل‌سازی‌های پیچیده می‌باشد. هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر مدل‌های پیچیده سازه‌ای کمک کند. برای مثال، می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان جایگزین یا مکمل تحلیل‌های اجزاء محدود (FEM) استفاده کرد. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بطور خودکار ویژگی‌های مهم سازه‌ای مانند تنش و تغییرشکل را از روی داده‌های قبلی بیاموزند و در زمان تحلیل سازه‌ها، نتایج را با دقت بالا و در زمان کوتاه‌تری پیش‌بینی کنند. این امر می‌تواند به مهندسان اجازه دهد تا طرح‌های مختلف را سریع‌تر بررسی و ارزیابی کنند.

@EngSociety

www.group-telegram.com/it/EngSociety.com/870

340 viewsSep 11 at 11:29

📍کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها - بخش اول:

● بهینه‌سازی و طراحی سازه‌ها یک فرآیند پیچیده است که نیازمند تحلیل پارامترهای متعددی از جمله ابعاد، شکل، جنس متریال و نیروهای وارد بر سازه می‌باشد. بطور سنتی، این بهینه‌سازی به کمک روش‌های تحلیل عددی مانند تحلیل اجزاء محدود (FEM) انجام می‌شود که زمان‌بر و پرهزینه است.

● هوش مصنوعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی همچون الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با تقلید از فرآیند تکامل طبیعی یا تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده، به جستجوی ترکیب‌های مختلف پارامترهای طراحی می‌پردازند و می‌توانند به سرعت به بهینه‌ترین طرح‌ها دست یابند.

● برای پیش‌بینی رفتار سازه‌ها تحت شرایط مختلف (مانند زلزله، باد، بارگذاری‌های ناگهانی و غیره) نیاز به مدل‌های شبیه‌سازی پیچیده‌ای داریم. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی و تجربی، رفتار سازه‌ها را پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند و به این ترتیب نتایج دقیقی برای پیش‌بینی آسیب‌ها و نقاط ضعف احتمالی در سازه‌ها ارائه دهند. برای مثال، یک شبکه عصبی می‌تواند آموزش ببیند که چگونه رفتار یک ساختمان را تحت تأثیر زلزله‌ با شدت‌های مختلف پیش‌بینی کند و مشخص کند که کدام بخش‌های ساختمان دارای احتمال بیشتری برای خرابی هستند.

● یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در مهندسی عمران، حل مسائل پیچیده تحلیل سازه‌ای است که نیازمند محاسبات عددی سنگین و مدل‌سازی‌های پیچیده می‌باشد. هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر مدل‌های پیچیده سازه‌ای کمک کند. برای مثال، می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان جایگزین یا مکمل تحلیل‌های اجزاء محدود (FEM) استفاده کرد. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بطور خودکار ویژگی‌های مهم سازه‌ای مانند تنش و تغییرشکل را از روی داده‌های قبلی بیاموزند و در زمان تحلیل سازه‌ها، نتایج را با دقت بالا و در زمان کوتاه‌تری پیش‌بینی کنند. این امر می‌تواند به مهندسان اجازه دهد تا طرح‌های مختلف را سریع‌تر بررسی و ارزیابی کنند.

@EngSociety

BY کانال صنفی جامعه مهندسی