Эксперты заимствуют у птиц, что сокращает время поиска новых высокоэнтропийных сплавов до секунд

Эксперты в области вычислительного материаловедения из лаборатории Эймса Министерства энергетики США усовершенствовали алгоритм, который заимствует свой подход из гнездовых привычек кукушек, сокращая время поиска новых высокотехнологичных сплавов с недель до секунд.


Ученые исследуют тип сплавов, называемых высокоэнтропийными сплавами, — новый класс материалов, которые пользуются большим спросом из-за множества необычных и потенциально полезных свойств. Они легкие по сравнению с их прочностью, устойчивы к излому, обладают высокой устойчивостью к коррозии и окислению и хорошо выдерживают воздействие высоких температур и высоких давлений, что делает их привлекательными материалами для аэрокосмической промышленности, космических исследований, ядерной энергетики и обороны. Приложения.

Хотя перспективы этих материалов велики, они представляют большие трудности для ученых, пытающихся найти и настроить их для использования в технологиях. Поскольку эти сплавы состоят из пяти или более различных элементов, они дороги, их сложно разработать и исследовать экспериментально, что делает подход, подобный Эдисону, бесполезным. С таким количеством ингредиентов и множеством разных способов их создания существует почти бесконечное количество рецептов их дизайна. Среди буквально миллиардов вариантов, как исследователям сузить свой поиск до нескольких отличных потенциальных кандидатов для приложения?

Ответ в этом случае — эволюционный алгоритм, использующий гибридную версию компьютерной программы, разработанной десять лет назад, под названием Cuckoo Search (CS). Птицы-кукушки — паразиты-выводки, откладывающие яйца в гнезде птицы-хозяина, так что в конечном итоге они выращивают более крупного и сильного птенца кукушки как своего собственного.

«Эта стратегия« выживания наиболее приспособленных »от поведения птиц — это идея Cuckoo Search», — сказал Дуэйн Джонсон, специалист по вычислительным материалам из лаборатории Эймса. Каждое яйцо представляет собой возможное решение, конкурирующее за лучшее решение в любом конкретном гнезде в фиксированном количестве возможных гнезд. Лучшее решение каждого гнезда конкурирует с другими гнездами, пока не будет найдено лучшее решение.

Команда Лаборатории Эймса изменила систему поиска кукушки, которая значительно ускорила процесс поиска идеальных сплавов или лучшего «яйца» в пределах огромного количества возможностей. Первоначальная CS использует математическую концепцию под названием «полет Леви», которую теоретики вычислений используют в своих интересах при поиске чрезвычайно больших наборов данных. Но, хотя этот метод работает для больших наборов данных, команда Ames Lab обнаружила, что сочетание другой математической концепции, алгоритма Монте-Карло, с полетом Леви, значительно сокращает время достижения оптимальных кандидатов для высокоэнтропийных сплавов, обеспечивая оптимальные модели почти на муха.

«С устранением узких мест при построении моделей можно выполнить вычислительное проектирование, которое в настоящее время непрактично, — сказал Джонсон. — Поскольку наша гибридная CS не зависит от проблем, она предлагает применение для оптимизации во многих различных областях».

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments