AP08856141 Разработка метода топологической оптимизации на основе Глубокого Обучения и GPU-ускоренных вычислении для создания аэродинамических структур.
Актуальность
Недавний прогресс в аддитивном производстве в настоящее время открывает новые возможности проектирования во многих отраслях, в том числе в аэрокосмической и робототехнической промышленности, где многокомпонентные конструкции, разработанные с помощью старомодных производственных процессов, можно легко заменить на легкую однокомпонентную конструкцию с использованием экономичной одностадийной технологии 3D печати.
Сегодняшние методы обыкновенной топологической оптимизации и генеративного проектирования, используемые для разработки проектных решений для аддитивного производства, в основном являются нереверсивными с точки зрения применения конечного продукта. При заданном проектном пространстве и ограничениях эти методы либо оптимизируют расположение материала для минимизации структурного соответствия (увеличение жесткости) путем применения механики твердого тела, либо улучшают теплообменник путем применения теплообмена. Более того, эти методы являются вычислительно дорогими и требуют длительных итерации. Таким образом, предлагаемая топологическая оптимизация на основе сопряженного моделирования аэродинамика-твердое тело (ASTO) будет решит проблему топологии: как распределить материал внутри проектной области таким образом, чтобы конечная структура имела оптимально уменьшенную массу/объем, повышенную жесткость, аэродинамически улучшенную форму при соблюдении предписанных ограничений.
Цель проекта
Разработка нового метода TO, который будет включать в себя методы ускоренных вычислений с использованием GPU и Глубокого Обучения для разработки 3D-печатных структур, оптимизированных для мультифизических приложений, в частности, приложений взаимодействия аэродинамики с твердым телами. Новый метод позволит дизайнерам выполнять итерации быстрее с меньшим количеством ошибок и глубже исследовать пространство разработка.
Ожидаемыми результатами проекта являются:
- Анализ обыкновенных ТО алгоритмов с точки зрения их вычислительной сложности. Особое внимание будет уделено на требование к времени и памяти ТО алгоритмов. Такой анализ поможет понять, как интегрировать методы параллельных вычислений.
- Разработка ускорителей на основе графических процессоров для обыкновенных ТО алгоритмов с помощью программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Графические процессоры (GPU) стали неотъемлемой частью существующих суперкомпьютеров. Из-за ограничений по мощности они останутся важнейшими компонентами будущих систем. CUDA - это хорошо зарекомендовавший себя подход к вычислениям на графических процессорах. Параллельные вычисления на основе графических процессоров обеспечивают эффективные средства снижения вычислительной интенсивности ТО. Большое количество ядер в графических процессорах делает их идеальным выбором для массового параллелизма.
- Включение методов глубокого обучения (DL), в частности, сверточных нейронных сетей (ConvNet), в качестве подхода, основанного на полученных данных, для быстрого создания точных решений ТО без необходимости выполнения всех шагов итерации. Мощность DL будет использоваться в ТО как эффективная технология обработки изображений в пикселях.
- Комбинирование DL и GPU-ускоренных вычислений с традиционным ТО алгоритмом и проведение проверочных тестов с одной физикой (механика твердого тела), таких как ТО Мессершмитта-Белкова-Блума (MBB) и консольные балки. В тестовых задачах будут рассмотрены четыре различные комбинации: простое ТО, с поддержкой ConvNet, с GPU-ускорением и с поддержкой ConvNet / GPU-ускорением для сравнительного анализа.
- Понимание сопряжения взаимодействии аэродинамики и твердого тела, и дальнейшее развитие алгоритма однофизической ТО в топологическую оптимизацию на основе сопряженного моделирования аэродинамика-твердое тело (ASTO). Валидация ASTO с помощью различных тестовых задач и проверкой пригодности к 3D-печати полученных структур. В текущем проекте, ASTO будет касаться течения жидкости, аэродинамической эффективности и механики взаимодействий твердого тела, за исключением теплового эффекта. Таким образом, предлагаемый ASTO будет решит проблему топологии: как распределить материал внутри проектной области таким образом, чтобы конечная структура имела оптимально уменьшенную массу/объем, повышенную жесткость, аэродинамически улучшенную форму при соблюдении предписанных ограничений.
- Внедрение DL и GPU-ускоренных вычислений в ASTO алгоритм. Вычисления на основе графического процессора будут включать в себя расчет аэродинамической эффективности, численное решение уравнения движения жидкости и механики твердого тела. Кроме того, это также ускорит вычислительные задачи ConvNet. Тем временем ConvNet будет обучен генерировать решения ТО, таким образом нацеливаясь на более высокую точность с увеличением количества обучающих данных и тестовых прогонов. Тестовые задачи, которые включают взаимодействия аэродинамики и твердого тела, будут решаться с использованием ASТО с учетом четырех различных комбинаций как в Задаче 4 для сравнительного анализа.
- Подготовка междисциплинарных (DL/ТО/GPU-ускоренные вычисления) молодых специалистов для академической/промышленной отрасли Республики Казахстан. Магистранты/докторанты будут вовлечены в проект
Достигнутые результаты:
Проведен обзор литературы для изучения современных результатов исследований TO/ASTO, приложений DL и GPU вычислений в области ТО. Получены результаты классифицированных обзоров в основном по трем направлениям: l) ASTO; 2) применение методов DL в ТО; и 3) применение GPU для задач ТО. Обзор литературы показал, что сегодняшние методы обыкновенной топологической оптимизации и генеративного проектирования, используемые для разработки проектных решений для аддитивного производства, в основном являются нереверсивными с точки зрения применения конечного продукта. При заданном проектном пространстве и ограничениях эти методы либо оптимизируют расположение материала для увеличения жесткости путем применения механики твердого тела, либо улучшают теплообменник путем применения теплообмена. Более того, эти методы являются вычислительно дорогими и требуют длительных итерации. До настоящего времени аэродинамическая структура, связанная с ТО, работающая с помощью графических процессоров, так и с помощью DL, не была изучена. Есть всего лишь несколько работ где рассматривается мультифизическая TO. Проведены базовые исследования: анализ обычных алгоритмов ТО с точки зрения их вычислительной сложности. Также тестовые исследования по (одиночная физика) обычной ТО пучков МВБ и консольных балок с часто используемой геометрией и схемами нагрузка / ограничение. Оценена вычислительная сложность обычных алгоритмов ТО. Получены результаты тестовых исследований по обычной ТО МББ и консольных балок.
Исследовательская группа:
- Ахметов Бакытжан - научный руководитель
- Рустамов Самир - главный научный сотрудник
- Калтаев Айдархан - главный научный сотрудник
- Инкарбеков Медет Каркынбекович - старший научный сотрудник
- Максум Еламан Арманулы - научный сотрудник
- Бекзат Аджан - исполнитель
- Эльмин Гасымов - исполнитель
- Рустем Айсариев - исполнитель