أخبار ar.wedoany.com، يعمل مشروع DIDEAROT (استراتيجيات التصميم الرقمي لاعتماد وتصنيع الهياكل المركبة المتينة)، ضمن إطار برنامج "أفق أوروبا"، على تطوير نموذج وكيل للتعلم الآلي قائم على المحاكاة الفيزيائية، بهدف تقليل عبء الاختبارات الفيزيائية اللازمة لاعتماد الهياكل الرئيسية المصنوعة من المواد المركبة في الجيل القادم من الطائرات.
تتطلب منهجية الاعتماد "الهرمية" في مجال المواد المركبة للطيران، بدءًا من العينات الصغيرة وصولاً إلى الهياكل الكاملة، إجراء اختبارات فيزيائية على جميع المستويات التصميمية، وهي عملية باهظة التكلفة. على الرغم من أن نماذج المحاكاة عالية الدقة القائمة على طريقة العناصر المحدودة يمكنها التقاط استجابة المعالجة أو الصدم بدقة للمواد المركبة، إلا أن تكلفتها الحسابية العالية تحد من استكشاف المعلمات وقياس عدم اليقين في مرحلة التصميم. يهدف مشروع "HORIZON-CL5-2021-D5-01-06" التابع للمفوضية الأوروبية إلى معالجة هذا القيد الصناعي، من خلال أدوات التصميم الرقمي التي تتيح اتخاذ قرارات تصميمية أكثر استنارة في مراحل مبكرة، مما يقلل من عبء الاختبارات الفيزيائية على مسار الاعتماد.
يطبق مشروع DIDEAROT منهجية النموذج الوكيل على مشكلتين محددتين. في مجال التصنيع، طور المشروع طريقة جديدة للتنبؤ بتشوهات المعالجة للمواد المركبة وتصحيحها. أظهرت النتائج التي نشرها باحثون من مركز Cenaero البلجيكي في مجلة "Composite Structures" (Zein وآخرون، يونيو 2025) أن هذه الطريقة لا تعمل مباشرة على الشبكة ثلاثية الأبعاد الكاملة للجزء، بل تستخدم مجموعة مختزلة من الدوال الأساسية الرياضية (الأساس الطيفي) لتمثيل شكله، وتستعين بطريقة برويدن العددية لضبط شكل القالب. في حالة اختبارية لصفيحة مسطحة، أزالت هذه الطريقة التشوه الناتج عن المعالجة بشكل كامل، بينما فشلت طريقة النقطة الثابتة القياسية المستخدمة حاليًا في الصناعة في تحقيق التقارب.
في مجال الضعف الهيكلي، يركز المشروع على الاستجابة الديناميكية للهيكل تحت تأثير الصدمات. للتنبؤ باستجابة التلف على المستوى المجهري للمادة، درب فريق من جامعة لييج (ULiège) نموذجًا وكيلًا للشبكة العصبية المتكررة (SC-MRU-T، وحدة دورة صغرى ذاتية الاتساق دنيا)، يعيد إنتاج استجابة الإجهاد-الانفعال لوحدة الحجم التمثيلية (RVE) بشكل مباشر. قام الفريق ببناء وحدة SC-MRU-T التي تدخل حجم كل خطوة تحميل بشكل صريح في حساباتها الداخلية، مما حل مشكلة تباين نتائج التنبؤ للنماذج السابقة مع دقة تقسيم خطوات التحميل، مما يجعلها مناسبة للخطوات الزمنية الدقيقة وغير المنتظمة المطلوبة في محاكاة الصدمات (Wu & Noels, 2024، منشور في مجلة "Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering").
في اختبار محاكاة متعددة المقاييس مرجعي بدون تلف، كانت دقة تنبؤ شبكة SC-MRU-T مماثلة لطريقة العناصر المحدودة التقليدية الكاملة، بينما كانت سرعة التشغيل أسرع بحوالي 40 ألف ضعف. هذه النتيجة بالإضافة إلى الكود الأساسي وبيانات التدريب متاحة الآن كمصدر مفتوح. سيختبر الفريق في الخطوة التالية حالات تتضمن فشل المادة، وهو أمر أكثر تحديًا لتحليل الصدمات المرتبط بالاعتماد.
تمتد دورة مشروع DIDEAROT من سبتمبر 2022 إلى أغسطس 2026، وقد تجاوزت منتصف مسارها حاليًا. بالإضافة إلى النتائج المذكورة أعلاه، نشر فريق مستقل من جامعة بورتو (INEGI) طريقة تمكن، من خلال اختبار واحد فقط وباستخدام مفهوم ثبات المواد الحالي (معامل تساي)، من تقدير بطاقة معلمات الأداء الكاملة للمادة المركبة، حيث يبلغ خطأ التنبؤ حوالي 6-8% مقارنة بالقيم المقاسة (Dinler وآخرون، مجلة "Journal of Composite Materials"، 2026).
يتم تنسيق مشروع DIDEAROT من قبل مركز Cenaero، ويضم شركاء من بينهم Sonaca، وجامعة لييج، وTecnalia، وINEGI/جامعة بورتو، وAernnova، وHexagon/E-Xstream Engineering، ومركز برشلونة للحوسبة الفائقة. وتضم اللجنة الاستشارية شركات إيرباص، وداسو للطيران، وسافران، وإمبراير، والوكالة الأوروبية لسلامة الطيران (EASA). من المتوقع أن تصل بعض نتائج المشروع إلى مستوى الجاهزية التكنولوجية 6 (TRL6)، مما يمكن من تطبيقها مباشرة ضمن شراكة "الطيران النظيف". أقام المشروع مبادرات عنقودية مع مشاريع مثل CAELESTIS وNEXTAIR وGENEX وINFINITE لمشاركة النتائج، ويخطط لعقد ورش عمل موجهة للحوسبة الفائقة والأوساط الأكاديمية وأخرى لنقل التكنولوجيا الصناعية قبل انتهاء المشروع. لمزيد من المعلومات، يمكن زيارة صفحة المشروع على CORDIS: cordis.europa.eu/project/id/101056682.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
