Исследователи из Имперского колледжа Лондона разработали вычислительную среду, использующую топологическую оптимизацию на основе плотности для настройки элементарных ячеек метаматериалов. Система присваивает числовые значения каждому элементу области проектирования, а оптимизатор обновляет эти плотности до тех пор, пока смоделированный гомогенизированный отклик не совпадет с целевыми точками, заданными пользователем.
Рабочий процесс с Firedrake, pyadjoint и cyipopt 🛠️
В рабочем процессе используются библиотеки Python с открытым исходным кодом, такие как Firedrake для метода конечных элементов, pyadjoint для автоматического дифференцирования и cyipopt для нелинейной оптимизации. Используемый метод интегрирования является ключевым для достижения сходимости проекта. Авторы утверждают, что этот подход может поддержать разработку метаматериалов для деформируемых конструкций, мягкой робототехники и энергопоглощающих материалов, объединяя симуляцию и оптимизацию в доступной среде.
Оптимизатор, который не знает, когда остановиться ☕
Потому что ничто так не говорит об эффективности, как позволить алгоритму решать, каким должен быть ваш материал, пока вы пьете кофе. Система итерирует до тех пор, пока симуляция не совпадет с целью, но возникает вопрос: а если цель — материал, который поглощает энергию и еще и варит кофе? Пока что исследователи ограничиваются деформируемыми конструкциями, мягкой робототехникой и поглощением энергии, что уже немало.