Максимизация производительности и эффективности конструкций — всего, от мостов до компьютерных компонентов — может быть достигнута путем проектирования с помощью нового алгоритма, разработанного исследователями из Мичиганского университета и Северо-восточного университета.

Это достижение, вероятно, принесет пользу целому ряду отраслей, где для определения оптимальной конструкции необходимы дорогостоящие и трудоемкие испытания методом проб и ошибок. В качестве примера взгляните на текущую инфраструктурную проблему США — надвигающуюся задолженность в размере 2,5 трлн долларов, которую необходимо будет решить за счет долларов налогоплательщиков.

Планировщики, ищущие лучший способ проектирования нового моста, должны ответить на ряд ключевых вопросов. Сколько столбов нужно? Какого диаметра должны быть эти столбы? Каким должен быть радиус арки моста? Новый алгоритм может определить комбинацию, обеспечивающую наибольшую грузоподъемность при наименьших затратах.

Команда протестировала свой алгоритм в четырех сценариях оптимизации: проектирование конструкций для обеспечения максимальной жесткости при заданной нагрузке; проектирование формы каналов для жидкости для минимизации потерь давления; создание форм для улучшения теплопередачи; и минимизация материала сложных ферм для несущей способности. Новый алгоритм сократил время вычислений, необходимое для достижения наилучшего решения, примерно в 100–100 000 раз по сравнению с традиционными подходами. Кроме того, он превзошел все другие современные алгоритмы.

«Это инструмент, который может повлиять на многие отрасли — чистую энергетику, авиацию, электромобили, энергоэффективные здания», — сказал Вей Лу, профессор машиностроения UM и автор исследования в Nature Communications .

Новый алгоритм играет в пространстве, называемом оптимизацией топологии, — как лучше распределить материалы в заданном пространстве, чтобы получить желаемые результаты.

«Если вы действительно хотите спроектировать что-то рационально, вы говорите о большом количестве расчетов, и их выполнение может быть затруднено из-за времени и затрат», — сказал Лу. «Наш алгоритм может сократить расчеты и облегчить процесс оптимизации».

Радиаторы — компоненты, которые передают тепло от центрального процессора компьютера к наружному воздуху — представляют собой еще одну форму, которую можно оптимизировать с помощью алгоритма единой системы обмена сообщениями. Традиционные радиаторы имеют несколько параллельных ребер вдоль поверхностей. Оптимизация топологии показывает, что более эффективная теплопередача достигается, когда эти ребра имеют форму дерева.

«Имея в виду оптимальные формы, инженеры находят хороший компромисс между скоростью охлаждения и себестоимостью производства», — сказал Чанью Дэн, научный сотрудник аспиранта Университета Массачусетса в области машиностроения.

В новом алгоритме используются так называемые «неградиентные» методы оптимизации — передовой подход к задачам оптимизации. Оптимизацию можно представить как превращение всех переменных проекта в горный ландшафт, в котором лучший проект находится на дне самой низкой долины. Оптимизация на основе градиента скользит вниз, пока не достигнет долины — хотя она проста и быстра, она не обязательно найдет самую низкую долину.

Неградиентные методы прыгают с горы на гору, обеспечивая лучшее ощущение местности. Хотя они универсальны, они требуют много вычислительных ресурсов и должны быть ускорены, чтобы их можно было использовать в приложениях. Новый алгоритм делает это, сначала аппроксимируя систему с помощью машинного обучения, а затем используя схему самообучения, чтобы прыгать с горы на гору в поисках самой низкой долины.

«Это исследование может значительно ускорить неградиентные оптимизаторы для оптимизации топологии, чтобы сделать неградиентные методы возможными. Таким образом, можно решать более сложные проблемы», — сказал Дэн.

Помимо проблем с инфраструктурой и стоимостью, алгоритм можно использовать для любых проектов по оптимизации формы, где целью является максимизация производительности. Будущие приложения включают оптимизацию морфологии электродов батареи, рам и корпусов транспортных средств, конструкций зданий и еще более сложных задач оптимизации, выходящих за рамки оптимизации топологии.