شبیه سازی رفتار مواد با استفاده از یادگیری تقویتی

در این مطالعه، به بررسی شبیه سازی رفتار مواد با استفاده از روش یادگیری تقویتی پرداخته شده است. یادگیری تقویتی به عنوان یکی از رویکردهای قدرتمند در هوش مصنوعی، توانایی یادگیری از تعاملات مکرر با محیط را دارد و می تواند الگوهای رفتاری پیچیده مواد را در شرایط مختلف شبیه سازی کند. هدف از این پژوهش، بهبود دقت و کارایی در پیش بینی رفتار مکانیکی مواد تحت بارگذاری های متنوع است. فرضیه اصلی تحقیق بر این مبنا است که استفاده از یادگیری تقویتی می تواند منجر به بهبود شبیه سازی رفتارهای غیرخطی و دینامیکی مواد شود. برای آزمودن این فرضیه، یک چارچوب یادگیری تقویتی مبتنی بر الگوریتم های عمیق طراحی و پیاده سازی شد. این چارچوب با استفاده از داده های تجربی جمع آوری شده از آزمایش های مواد در شرایط مختلف، به صورت مکرر آموزش دید و سپس به شبیه سازی رفتار مواد در حالت های جدید پرداخت. نتایج حاصل نشان داد که این روش می تواند به دقت قابل توجهی در پیش بینی رفتار پلاستیک و الاستیک مواد دست یابد. همچنین، مدل پیشنهادی قادر به شناسایی و تطبیق با تغییرات ساختاری مواد در طول زمان بود. نتایج شبیه سازی ها نشان داد که استفاده از یادگیری تقویتی نسبت به روش های سنتی مدل سازی مواد، از دقت بالاتری برخوردار بوده و قابلیت به روزرسانی و تطبیق پذیری با داده های جدید را دارد. در نهایت، این پژوهش توانست کارایی مدل سازی رفتار مواد را بهبود دهد و نشان دهد که یادگیری تقویتی به عنوان یک ابزار موثر در حوزه شبیه سازی مواد قابل استفاده است.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، شبیه سازی مواد ، رفتار مواد ، مدل سازی ، هوش مصنوعی