Оптимизация дизайна мотоциклов: новые алгоритмы

Исследователи из Университета Карлоса III в Мадриде (UC3M) разработали инновационные методы и алгоритмы для повышения эффективности и точности проектирования транспортных средств с использованием топологической оптимизации. Эта математическая техника позволяет оптимизировать дизайн путем рационального распределения материалов.

Результаты исследования, примененные к созданию деталей для гоночного мотоцикла с целью снижения веса при сохранении производительности, могут оказать значительное влияние на автомобильную и аэрокосмическую отрасли.

Благодаря специализированному фильтру, работающему с плотностным полем и автоматическими алгоритмами, ученым удалось создавать детали с оптимальным распределением материалов, учитывая заданные ограничения, такие как вес, объем, напряжение или теплопередача.

«Преимущество топологической оптимизации при проектировании деталей заключается в автоматическом получении оптимальной формы, что избавляет от необходимости проведения множества итераций и расчетов», — поясняет один из авторов исследования, Абрахам Вадильо Морильяс. «Кроме того, этот процесс ведет к прямым и косвенным сбережениям. Например, самолет, изготовленный с использованием более легких деталей, будет более экологичным и сделает перелеты дешевле для пассажиров».

Хотя экспериментальная оценка этих достижений сосредоточена на производстве мотоциклетных компонентов, применение разработанных методов гораздо шире. Снижение веса и повышение жесткости компонентов могут быть полезны во многих секторах.

«Любая деталь, подверженная нагрузкам или вибрациям, может выиграть от этих разработок: от автомобильных компонентов до элементов промышленного оборудования, архитектурных конструкций, ювелирных изделий и даже модной индустрии», — добавляет Кристина Кастехон Сисамон, профессор UC3M и руководитель исследовательской группы MAQLAB.

Методология включает адаптацию топологической оптимизации к основным производственным процессам и улучшение интерпретируемости и точности результатов с помощью новых алгоритмов. Для аддитивного производства были разработаны специализированные методы 3D-печати, которые уже позволили значительно снизить вес созданных мотоциклетных компонентов.

Недавно команда начала внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ) для дальнейшей автоматизации процессов оптимизации. «Наша цель — разработать агентов, способных самостоятельно настраивать параметры оптимизации, используя подход, который мы назвали AVM (Adaptive Variable Modeling). Мы надеемся, что новые инструменты на базе ИИ изменят парадигму машиностроения, позволяя создавать оптимальные детали быстрее, точнее и эффективнее», — заключает Кастехон.

Исследования в этой области, начавшиеся более 10 лет назад для поддержки студентов, участвующих в конкурсе MotoStudent, уже нашли отражение в прототипах мотоциклов UC3M, представленных на различных этапах соревнований.