2023年12月26日,南极熊获悉,美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)的国家超级计算应用中心(NCSA)和格雷恩格工程学院的研究人员利用人工智能在应力预测研究方面取得了进展。他们的工作集中在深度操作网络(DeepONet)的实施上,旨在改善复杂几何形状中的应力响应预测,比如增材制造零部件。利用NCSA的Delta系统,他们取得了与传统有限元方法相比明显更快的结果。
应力解决方案比较、DeepONet 预测与材料非线性(塑料)有限元 (FE) 解决方案。(图片来源:UIUC)
团队通过伊利诺伊计算(Illinois Computes)进行了他们的研究,这是一个提供广泛计算和数据存储资源的项目。该计划促进了跨学科的合作,结合了机器学习和计算力学。著名的Delta系统以其高性能的GPU计算能力而闻名,对使用Abaqus软件进行深度神经网络训练和生成训练数据至关重要。
UIUC的机械科学与工程教授IwonaJasiuk说道:“增材制造是一种革命性的制造技术,为其实施开启了几乎无限的可能性。DeepONet是一个强大而快速的计算工具,可以在各种空间和时间尺度上模拟增材制造过程。这样的模拟对于更深入地理解增材制造过程及其实施和监测至关重要。”
这项研究不仅是人工智能应用的重大飞跃,也对先进制造过程和数字孪生体的发展具有重要影响。NCSA和MechSE之间的合作突显了跨学科专业知识和尖端技术的协同作用。
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