Дослідження використання генетичних алгоритмів для автоматизованого проєктування ударостійких поверхонь

Анотація

У статті представлено дослідження застосування генетичних алгоритмів як інструменту автоматизованого проєктування ударостійких поверхонь. Актуальність роботи зумовлена потребою інженерних галузей у матеріалах і структурах, здатних витримувати інтенсивні механічні навантаження за умов обмежень щодо маси та вартості. У традиційних системах моделювання, що базуються на методі скінченних елементів або молекулярній динаміці, точність супроводжується високими обчислювальними витратами, що обмежує можливості швидкої оптимізації. У цій роботі показано, що еволюційні алгоритми можуть бути ефективним альтернативним або додатковим інструментом для дослідження великих просторових областей параметрів та знаходження оптимальних структур поверхонь. Для дослідження було розроблено комп'ютерний додаток на основі рушія Unity. У роботі використано два різні підходи: одноцільовий генетичний алгоритм (SGA), що орієнтований на максимізацію інтегрального коефіцієнта придатності, та багатоцільовий алгоритм недомінованого генетичного сортування NSGA-II, здатний формувати фронт Парето для задач із суперечливими критеріями: мінімальною масою та мінімальною вартістю поверхні. Проведені симуляції включали моделювання зіткнення швидкісного об’єкта з поверхнями, виготовленими з різних матеріалів – сталі, алюмінію, вуглецевого волокна, пластику та дерева. Алгоритм SGA визначив найкращим матеріалом вуглецеве волокно, що забезпечило максимальний показник придатності завдяки поєднанню малої щільності та високої стійкості. Показано, що дерев’яні та пластикові поверхні, навіть за максимальної товщини, не здатні витримати удар, проте еволюційний алгоритм усе одно забезпечив відбір найкращих можливих рішень у межах обмежень. Алгоритм NSGA-II продемонстрував здатність формувати набір компромісних рішень та дозволив визначити альтернативні оптимальні варіанти залежно від пріоритетів – мінімальної вартості, мінімальної маси або збалансованої конфігурації. Порівняння обчислювальної ефективності показало, що швидкість NSGA-II значно падає при збільшенні кількості зразків, що є важливим фактором під час вибору алгоритму для практичного застосування. Результати роботи підтверджують, що генетичні алгоритми є потужним методом пошуку оптимальних конфігурацій ударостійких поверхонь у задачах фізичного моделювання. Отримані висновки можуть бути використані для подальшого вдосконалення систем автоматичного проєктування, інтеграції багатоцільової оптимізації та розширення до складніших реалістичних моделей удару