نموذج العناصر المحدودة
نموذج العناصر المحدودة (FEM) هو طريقة حساب عددية تقرب السلوك المادي للكيان عن طريق تقسيم بنية مادية مستمرة إلى عدد محدود من الأجزاء الصغيرة، وهي "العناصر". يمكن أن تكون هذه العناصر عناصر خطية أحادية البعد، أو عناصر سطحية ثنائية الأبعاد، أو عناصر حجمية ثلاثية الأبعاد. يتمتع كل عنصر بشكل هندسي بسيط ويرتبط بالعقد. بهذه الطريقة، يمكن لنموذج العناصر المحدودة محاكاة الظواهر الفيزيائية مثل الإجهاد والانفعال ودرجة الحرارة وتدفق السوائل وما إلى ذلك من الهياكل المعقدة. في أبسط أشكاله، FEM هي طريقة تقريب تعمل على تحويل مساحة مشكلة معقدة أواِختِصاصتنقسم إلى العديد من الأجزاء الصغيرة والبسيطة (العناصر المحدودة) التي يمكن وصف سلوكها بمعادلات بسيطة نسبيًا.
أحد الجوانب المهمة في FEM هو كيفية تقسيم المجال. يعد برنامج التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) مفيدًا في هذا الصدد لأنه يحدد الشكل ثلاثي الأبعاد لكائن ما ويمكنه بسهولة تقسيم الكائن إلى عناصر ذات أحجام مناسبة استنادًا إلى الشبكة المطلوبة أو الشبكة ثلاثية الأبعاد التي تحدد العناصر..اعتمادًا على المشكلة التي يتم حلها، يمكن للشبكة أن تحدد عناصر ذات حجم وشكل موحدين (مثل المكعبات أو الأهرامات)، أو يمكن أن تحتوي على عناصر ذات أشكال وأحجام مختلفة في أجزاء مختلفة من المجال.
نماذج العناصر المحدودة في مجال الذكاء الاصطناعي
في مجال الذكاء الاصطناعي، يشير نموذج العناصر المحدودة (FEM) عادةً إلى نموذج حسابي يجمع بين تحليل العناصر المحدودة (FEA) وتقنية الذكاء الاصطناعي (مثل التعلم الآلي والتعلم العميق). يستخدم هذا النموذج تحليل العناصر المحدودة لمحاكاة الظواهر الفيزيائية عددياً، ويجمع خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين أو التنبؤ أو دعم عملية اتخاذ القرار بشأن معلمات النموذج. يمكن تطبيق نماذج العناصر المحدودة على العديد من المشاكل الهندسية، مثل التحليل الهيكلي، والتحليل الحراري، وديناميكيات السوائل، وما إلى ذلك، ويمكن تحسين كفاءتها ودقتها من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي.
في مجال الذكاء الاصطناعي، تشمل تطبيقات نماذج العناصر المحدودة ما يلي على سبيل المثال لا الحصر:
- تحسين المعلمات:استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين معلمات نماذج العناصر المحدودة لتحسين دقة عمليات المحاكاة أو تقليل التكاليف الحسابية.
- تنبؤات النماذج:تدريب نماذج التعلم العميق للتنبؤ بالأداء الهندسي أو العمر الافتراضي استنادًا إلى بيانات تحليل العناصر المحدودة.
- حل المشكلات العكسية:استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات العكسية في نماذج العناصر المحدودة، مثل اكتشاف الشقوق أو عكس خصائص المواد.
- تحسين الشبكة التكيفية:ضبط كثافة الشبكة تلقائيًا استنادًا إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الحساب ودقة النتيجة.