Инженерам, проектирующим крылья самолётов или лопасти ветряных турбин, приходится перебирать множество вариантов формы. Каждый вариант обычно проверяют детальными компьютерными расчётами, а это долго и требует больших вычислительных ресурсов. Исследователи из Университета Кюсю под руководством профессора Кодзи Симоямы и Танасака Вангломкланга из лаборатории LTDS Лионской центральной школы предложили систему на основе искусственного интеллекта, которая предсказывает аэродинамические характеристики формы без полного моделирования на каждом шаге.

Разработка получила название PI-GAE (physics-informed geometry-embedded graph autoencoder). Простыми словами, это программа, которая учится описывать форму небольшим набором чисел, а затем по этим числам и восстанавливает исходный контур, и предсказывает, как он будет взаимодействовать с воздухом. Статья опубликована в журнале Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering.

Обычно форма крыла или лопатки задаётся в компьютере как сетка из тысяч связанных точек. Менять положение каждой точки трудоёмко. PI-GAE вместо этого сжимает описание формы до меньшего числа переменных. Исследователи обучили систему на данных о форме и работе крыльев и лопаток, а проверили на четырёх наборах данных, включавших двумерные и трёхмерные крылья, а также лопатки компрессора.

Система предсказывала, насколько велико будет сопротивление воздуха у крыла и насколько эффективно лопатки сжимают воздух. Точность оказалась высокой: коэффициент детерминации, показывающий, насколько предсказания совпадают с результатами детальных расчётов, составил от 0,946 до 0,992. Кроме того, PI-GAE умеет восстанавливать исходную форму: в трёх из четырёх наборов данных среднее отклонение восстановленного контура от оригинала было меньше 0,3 процента. Это значит, что инженер может увидеть и то, как выглядит форма, и то, как она, по прогнозу, будет работать.

Авторы подчёркивают: пока система проверена только на крыльях и лопатках, похожих на те, что использовались при обучении. Они планируют доработать её для незнакомых и более сложных форм. Только после этого технология сможет приблизиться к практическому применению в авиации, ветроэнергетике и других областях.

По словам Симоямы, в перспективе подход может помочь сравнивать разные формы крыльев, чтобы находить варианты с меньшим сопротивлением и, возможно, снижать расход топлива. Также он может пригодиться для лопаток двигателей, вентиляторов, насосов, ветряков и систем кондиционирования. Однако это лишь предположения о возможных применениях, а не подтверждённые улучшения.

Источник: Tech Xplore