Finite-Elemente-Modell
Das Finite-Elemente-Modell (FEM) ist eine numerische Berechnungsmethode, die das physikalische Verhalten einer Entität approximiert, indem sie eine kontinuierliche physikalische Struktur in eine endliche Anzahl kleiner Teile, nämlich „Elemente“, diskretisiert. Diese Elemente können eindimensionale Linienelemente, zweidimensionale Flächenelemente oder dreidimensionale Volumenelemente sein. Jedes Element hat eine einfache geometrische Form und ist durch Knoten verbunden. Auf diese Weise kann das Finite-Elemente-Modell physikalische Phänomene wie Spannung, Dehnung, Temperatur, Flüssigkeitsströmung usw. komplexer Strukturen simulieren. In seiner grundlegendsten Form ist FEM eine Näherungsmethode, die einen komplexen Problemraum transformiert oderDomainUnterteilt in viele kleine, einfachere Teile (finite Elemente), deren Verhalten durch relativ einfache Gleichungen beschrieben werden kann.
Ein wichtiger Aspekt der FEM ist die Unterteilung der Domäne. CAD-Software (Computer-Aided Design) ist in dieser Hinsicht hilfreich, da sie die dreidimensionale Form eines Objekts definiert und das Objekt basierend auf dem gewünschten Raster oder dem dreidimensionalen Raster, das die Elemente definiert, problemlos in Elemente entsprechender Größe unterteilen kann..Abhängig vom zu lösenden Problem kann das Netz Elemente einheitlicher Größe und Form (wie Würfel oder Pyramiden) definieren oder Elemente unterschiedlicher Form und Größe in verschiedenen Teilen der Domäne aufweisen.
Finite-Elemente-Modelle im Bereich der Künstlichen Intelligenz
Im Bereich der künstlichen Intelligenz bezieht sich der Begriff Finite-Elemente-Modell (FEM) normalerweise auf ein Rechenmodell, das die Finite-Elemente-Analyse (FEA) mit Technologien der künstlichen Intelligenz (wie maschinelles Lernen und Deep Learning) kombiniert. Dieses Modell verwendet die Finite-Elemente-Analyse zur numerischen Simulation physikalischer Phänomene und kombiniert Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Modellparameter zu optimieren, vorherzusagen oder die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Finite-Elemente-Modelle können auf verschiedene technische Probleme angewendet werden, beispielsweise Strukturanalyse, Wärmeanalyse, Strömungsdynamik usw., und ihre Effizienz und Genauigkeit können durch künstliche Intelligenz verbessert werden.
In der künstlichen Intelligenz umfassen die Anwendungen von Finite-Elemente-Modellen unter anderem:
- Parameteroptimierung: Verwenden Sie Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Parameter von Finite-Elemente-Modellen zu optimieren und so die Genauigkeit von Simulationen zu verbessern oder den Rechenaufwand zu senken.
- Modellvorhersagen: Trainieren Sie Deep-Learning-Modelle, um die technische Leistung oder Lebensdauer anhand von Daten der Finite-Elemente-Analyse vorherzusagen.
- Inverses Problemlösen: Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um inverse Probleme in Finite-Elemente-Modellen zu lösen, wie z. B. Risserkennung oder Inversion von Materialeigenschaften.
- Adaptive Netzverfeinerung: Passen Sie die Rasterdichte automatisch anhand von Algorithmen künstlicher Intelligenz an, um die Berechnungseffizienz und Ergebnisgenauigkeit zu verbessern.