इम्पीरियल कॉलेज में पायथन से टोपोलॉजिकल ऑप्टिमाइजेशन वाले मेटामटेरियल

इंपीरियल कॉलेज लंदन के शोधकर्ताओं ने एक कम्प्यूटेशनल ढाँचा विकसित किया है जो मेटामटेरियल की इकाई कोशिकाओं को समायोजित करने के लिए घनत्व-आधारित टोपोलॉजिकल ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है। यह सिस्टम डिज़ाइन डोमेन के प्रत्येक तत्व को संख्यात्मक मान निर्दिष्ट करता है, और एक ऑप्टिमाइज़र इन घनत्वों को तब तक अपडेट करता है जब तक कि सिम्युलेटेड समरूप प्रतिक्रिया उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित लक्ष्य बिंदुओं से मेल नहीं खाती।

Firedrake, pyadjoint और cyipopt के साथ कार्यप्रवाह 🛠️

यह कार्यप्रवाह परिमित तत्वों के लिए Firedrake, स्वचालित विभेदन के लिए pyadjoint और अरैखिक अनुकूलन के लिए cyipopt जैसी ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरीज़ का उपयोग करता है। उपयोग की गई एकीकरण विधि डिज़ाइन अभिसरण प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है। लेखकों का दावा है कि यह दृष्टिकोण आकार बदलने वाली संरचनाओं, सॉफ्ट रोबोटिक्स और ऊर्जा-अवशोषित सामग्रियों के लिए मेटामटेरियल के विकास में सहायता कर सकता है, जो सिमुलेशन और अनुकूलन को एक सुलभ वातावरण में जोड़ता है।

वह ऑप्टिमाइज़र जो रुकना नहीं जानता ☕

क्योंकि दक्षता का मतलब कुछ और नहीं, बल्कि एक एल्गोरिदम को यह तय करने देना है कि आपकी सामग्री कैसी होनी चाहिए, जबकि आप कॉफी पी रहे हों। सिस्टम तब तक पुनरावृत्ति करता है जब तक सिमुलेशन लक्ष्य से मेल नहीं खाता, लेकिन कोई सोचता है: क्या होगा अगर लक्ष्य एक ऐसी सामग्री हो जो ऊर्जा को अवशोषित करे और कॉफी भी बनाए? फिलहाल, शोधकर्ता आकार बदलने वाली संरचनाओं, सॉफ्ट रोबोटिक्स और ऊर्जा अवशोषण तक ही सीमित हैं, जो पहले से ही काफी है।