AP08856141 "Терең оқыту және аэродинамикалық құрылымдарды құру үшін GPU-жеделдетілген есептеу негізінде топологиялық оңтайландыру әдісін әзірлеу"

Өзектілігі

Аддитивті өндірістегі соңғы прогресс қазіргі уақытта көптеген салаларда, соның ішінде аэроғарыштық және робототехника салаларында жаңа дизайн мүмкіндіктерін ашады, мұнда ескірген өндірістік процестер арқылы жасалған көп компонентті құрылымдарды үнемді 3D басып шығару технологиясын қолдана отырып, жеңіл бір компонентті құрылыммен оңай ауыстыруға болады.

Аддитивті өндіріске арналған жобалық шешімдерді әзірлеу үшін қолданылатын жалпы топологиялық оңтайландыру мен генеративті жобалаудың қазіргі әдістері негізінен түпкілікті өнімді қолдану тұрғысынан қайтымсыз болып табылады. Берілген жобалық кеңістікте және шектеулерде бұл әдістер Қатты дене механикасын қолдану арқылы құрылымдық сәйкестікті (қаттылықты арттыру) азайту үшін материалдың орналасуын оңтайландырады немесе жылу алмасуды қолдану арқылы жылу алмастырғышты жақсартады. Сонымен қатар, бұл әдістер есептеу үшін қымбат және ұзақ итерацияны қажет етеді. Осылайша, аэродинамика-қатты дене (ASTO) ұштасқан үлгілеу негізінде ұсынылатын топологиялық оңтайландыру топология проблемасын шешетін болады: соңғы құрылым оңтайлы түрде азайтылған масса/көлем, жоғары қаттылық, белгіленген шектеулерді сақтай отырып, аэродинамикалық жақсартылған пішінге ие болатындай етіп материалды жобалау саласы ішінде қалай бөлуге болады..

Жобаның мақсаты

Мультифизикалық қолданбалар үшін оңтайландырылған 3D басып шығарылған құрылымдарды әзірлеуге арналған жеделдетілген GPU және Deep Learning әдістерін қамтитын жаңа TO әдісін әзірлеу, әсіресе қатты денелермен аэродинамикалық әрекеттесу қолданбалары. Жаңа әдіс дизайнерлерге аз қателермен жылдамырақ қайталауға және әзірлеу кеңістігін тереңірек зерттеуге мүмкіндік береді..

Жобаның күтілетін нәтижелері

1. Қарапайым алгоритмдерді есептеу күрделілігі тұрғысынан талдау. Алгоритмдердің уақыты мен жадына қойылатын талаптарға ерекше назар аударылады. Мұндай талдау параллельді есептеу әдістерін қалай біріктіруге болатындығын түсінуге көмектеседі.
2. CUDA параллельді есептеулерінің бағдарламалық және аппараттық архитектурасын қолдана отырып, қарапайым алгоритмдерге арналған графикалық процессорлар негізінде үдеткіштерді жасау. GPU (GPU) қолданыстағы суперкомпьютерлердің ажырамас бөлігі болды. Қуаттың шектеулеріне байланысты олар болашақ жүйелердің маңызды компоненттері болып қала береді. CUDA - бұл GPU есептеулеріне жақсы негізделген тәсіл. Графикалық процессорларға негізделген параллельді есептеу ТҚК есептеу қарқындылығын төмендетудің тиімді құралдарын қамтамасыз етеді. GPU-дегі ядролардың көп болуы оларды жаппай параллелизм үшін тамаша таңдау етеді.
3. Терең оқыту әдістерін (DL), атап айтқанда конвульсиялық нейрондық желілерді (Convent) барлық Итерация қадамдарын орындамай-ақ, дәл TC шешімдерін тез құру үшін алынған мәліметтерге негізделген тәсіл ретінде қосу. DL қуаты суреттерді пиксельмен өңдеудің тиімді технологиясы ретінде қолданылады.
4. DL және GPU-жеделдетілген есептеулерді дәстүрлі ТО алгоритмімен біріктіру және Мессершмитта-белков-Блум (MBB) және консоль арқалықтары сияқты бір физикамен (қатты дене механикасы) тексеру сынақтарын жүргізу. Тест тапсырмаларында төрт түрлі комбинация қарастырылады: қарапайым, Connect қолдауымен, GPU үдеуімен және салыстырмалы талдау үшін ConvNet / GPU үдеуімен.
5. Аэродинамика мен қатты дененің өзара әрекеттесуінің конъюгациясын түсіну және бір физикалық ТҚК алгоритмін одан әрі күрделі модельдеу негізінде топологиялық оңтайландыруға дамыту аэродинамика-қатты дене (ASTO). Әр түрлі тест тапсырмаларын қолдана отырып asto валидациясы және алынған құрылымдардың 3D басып шығаруға жарамдылығын тексеру. Ағымдағы жобада ASTO жылу әсерінен басқа сұйықтық ағымына, аэродинамикалық тиімділікке және қатты дененің өзара әрекеттесу механикасына қатысты болады. Осылайша, ұсынылған ASTO топология мәселесін шешеді: соңғы құрылым оңтайлы түрде азайтылған масса/көлемге, қаттылықтың жоғарылауына, белгіленген шектеулерді ескере отырып, аэродинамикалық жақсартылған пішінге ие болатындай етіп материалды жоба аймағында қалай таратуға болады.
6. ASTO алгоритмінде DL және GPU-жеделдетілген есептеулерді енгізу. GPU негізіндегі есептеулер аэродинамикалық тиімділікті есептеуді, сұйық қозғалыс теңдеуін және қатты дене механикасын сандық шешуді қамтиды. Сонымен қатар, бұл ConvNet есептеу тапсырмаларын тездетеді. Осы уақытта, Convent оқыту деректер мен тест жүгіру санын арттыру арқылы жоғары дәлдікті нысанаға, осылайша шешімдерді генерациялау үшін оқытылады. Аэродинамика мен қатты дененің өзара әрекеттесуін қамтитын тест тапсырмалары салыстырмалы талдау үшін 4-Тапсырмадағыдай төрт түрлі комбинацияны ескере отырып, ASTA көмегімен шешіледі.
7. Қазақстан Республикасының академиялық/өнеркәсіптік саласы үшін пәнаралық (DL/ТО/GPU-жеделдетілген есептеу) жас мамандарды даярлау. Жобаға магистранттар / докторанттар тартылатын болады.

Қол жеткізілген нәтижелер:

TО/ASTI зерттеулерінің, DL және GPU есептеулерінің қазіргі заманғы нәтижелерін зерттеуге арналған әдебиеттерге шолу жасалды. Жіктелген шолулардың нәтижелері негізінен үш бағыт бойынша алынды: l) AST; 2) ТО-да DL әдістерін қолдану; және 3) ТО міндеттері үшін GPU қолдану. Әдебиеттерге шолу көрсеткендей, қазіргі топологиялық оңтайландыру және генеративті дизайн әдістері қосымша өндіріске арналған жобалық шешімдерді әзірлеу үшін негізінен түпкілікті өнімді қолдану тұрғысынан қайтымсыз болып табылады. Берілген дизайн кеңістігі мен шектеулермен бұл әдістер Қатты механиканы қолдану арқылы қаттылықты арттыру үшін материалдың орналасуын оңтайландырады немесе жылу алмасуды қолдану арқылы жылу алмастырғышты жақсартады. Сонымен қатар, бұл әдістер есептеу үшін қымбат және ұзақ итерацияны қажет етеді. Осы уақытқа дейін GPU-мен және DL-мен жұмыс істейтін ТО-мен байланысты аэродинамикалық құрылым зерттелмеген. Мультифизикалық TO қарастырылатын бірнеше жұмыс бар. Негізгі зерттеулер жүргізілді: қарапайым ТО алгоритмдерін олардың есептеу күрделілігі тұрғысынан талдау. Сондай-ақ, жиі қолданылатын геометрия мен жүктеме / шектеу схемалары бар қарапайым ММВБ байламдары мен консоль арқалықтары бойынша тестілік зерттеулер (жалғыз физика). ТО қарапайым алгоритмдерінің есептеу күрделілігі бағаланды. Әдеттегі ТО МББ және консоль арқалықтары бойынша тестілік зерттеулердің нәтижелері алынды.

Идентификаторларымен оқу тобы мүшелерінің аты-жөні

1. Ахметов Бакытжан, Ғылыми жетекші
2. Рустамов Самир, Бас ғылыми қызметкер
3. Калтаев Айдархан, Бас ғылыми қызметкер
4. Инкарбеков Медет Каркынбекович, Аға ғылыми қызметкер
5. Максум Еламан Арманулы, Ғылыми қызметкер
6. Бекзат Аджан, Орындаушы
7. Эльмин Гасымов, Орындаушы
8. Рустем Айсариев, Орындаушы