Imperial College London의 연구진이 메타물질 단위 셀을 조정하기 위해 밀도 기반 위상 최적화를 사용하는 계산 프레임워크를 개발했습니다. 이 시스템은 설계 영역의 각 요소에 숫자 값을 할당하고, 최적화 프로그램이 시뮬레이션된 균질화 응답이 사용자가 정의한 목표 지점과 일치할 때까지 이러한 밀도를 업데이트합니다.
Firedrake, pyadjoint 및 cyipopt를 사용한 워크플로우 🛠️
워크플로우는 유한 요소를 위한 Firedrake, 자동 미분을 위한 pyadjoint, 비선형 최적화를 위한 cyipopt와 같은 오픈 소스 Python 라이브러리를 사용합니다. 사용된 통합 방법은 설계 수렴을 달성하는 데 핵심적입니다. 저자들은 이 접근 방식이 접근 가능한 환경에서 시뮬레이션과 최적화를 결합하여 변형 가능한 구조, 소프트 로봇 공학 및 에너지 흡수 재료를 위한 메타물질 개발을 지원할 수 있다고 주장합니다.
멈출 줄 모르는 최적화 프로그램 ☕
커피를 마시는 동안 알고리즘이 재료의 형태를 결정하도록 하는 것보다 효율적인 것은 없기 때문입니다. 시스템은 시뮬레이션이 목표와 일치할 때까지 반복하지만, 한 가지 궁금증이 생깁니다. 목표가 에너지를 흡수하면서 동시에 커피도 만드는 재료라면? 현재로서는 연구진이 변형 가능한 구조, 소프트 로봇 공학 및 에너지 흡수에만 집중하고 있는데, 이것만으로도 충분히 많은 일입니다.