Предложенный подход с применением искусственного интеллекта может найти применение при моделировании свойств материалов, создании композитов с заданными механическими свойствами, прогнозировании ресурса деталей и узлов в машиностроении, а также разработке компонентов с высокой устойчивостью к механическим нагрузкам в микроэлектронике, сообщает пресс-служба Сколковского института науки и технологий.
Чтобы понять, как зарождается трещина в металле, нужно учитывать процессы, происходящие в разных масштабах. На самом острие трещины происходит разрыв отдельных атомарных связей — процесс, зависящий от напряжений в большом объеме металла. Чтобы корректно смоделировать этот процесс, нужно рассчитать поведение сотен миллиардов атомов — как на острие трещины, так и в объеме. Для современных суперкомпьютеров эта задача пока остается непосильной.
«Мы разработали гибридный подход, в котором материал делится на две зоны. Там, где происходят определяющие процессы, например в зоне контакта частиц или острия растущей трещины, сохраняется атомарное описание. Все остальное пространство заполняется так называемыми квазиатомами — укрупненными частицами, которые могут быть в сотни и даже тысячи раз больше настоящих атомов. Квазиатомы ведут себя как единое целое и подчиняются тем же законам молекулярной динамики», — рассказал аспирант программы «Вычислительные системы и анализ данных в науке и технике» Артем Чупров.
Совместить атомарную точность и макроскопические масштабы позволили методы искусственного интеллекта. Разработанный алгоритм автоматически настраивает взаимодействие квазиатомов так, чтобы упругие свойства гибридной модели в точности повторяли эталонные параметры, полученные полноатомным моделированием. Необходимая точность — выше 99% — достигается за считанные минуты.
Чтобы доказать работоспособность метода, авторы смоделировали столкновение микрочастиц радиусом в доли микрометра, в качестве тестовых материалов взяли медь и кремний. Расчеты показали, что предсказания теории сплошной среды, без учета атомарной структуры контакта, нуждаются в поправках.
«Метод открывает новые возможности для моделирования трения, разрушения и других процессов, где нужно одновременно видеть и атомный механизм, и общую картину. В планах — расширить метод на новые материалы и научить его подбирать параметры не только для упругости, но и для вязкости, теплопроводности и других свойств. Метод также может быть использован и для обратной инженерии — подбора атомарной структуры для получения нужных свойств материалов на макроуровне», — пояснил руководитель проекта, профессор Николай Бриллиантов.
Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Physics Communications.
А у вас есть интересные новости? Поделитесь с нами своими разработками, и мы расскажем о них всему миру! Ждем ваши идеи по адресу news@3Dtoday.ru.