بهینهسازی طراحی مواد و ترکیب بندی بتنهای الکترومغناطیسی هوشمند با استفاده از متاهوش مصنوعی و الگوریتمهای تکاملی پیشرفته

توسعه بتن های الکترومغناطیسی هوشمند به عنوان یکی از چالش های اساسی در مهندسی مواد و سازه های نوین مطرح است. این بتن ها با ترکیب خواص مکانیکی و الکترومغناطیسی، امکان استفاده در کاربردهای متنوعی نظیر محافظت الکترومغناطیسی، حسگرهای هوشمند و سامانه های ارتباطی را فراهم می کنند. طراحی بهینه این مواد مستلزم درک عمیق از برهم کنش میان ترکیب بندی مواد، ساختار میکروسکوپی و ویژگی های فیزیکی است. در این پژوهش، نقش متاهوش مصنوعی و الگوریتم های تکاملی در بهینه سازی طراحی و ترکیب بندی بتن های الکترومغناطیسی بررسی شده است. هدف این پژوهش، ارائه یک تحلیل جامع از روش های پیشرفته هوش مصنوعی در طراحی بتن های هوشمند و بررسی کارایی الگوریتم های تکاملی در بهینه سازی ترکیب بندی مواد است. روش پژوهش به صورت کتابخانه ای و مروری بوده و بر مبنای تحلیل مطالعات اخیر در حوزه ترکیب بندی بتن های الکترومغناطیسی و مدل سازی هوشمند استوار است. یافته های این پژوهش نشان می دهد که الگوریتم های تکاملی مانند بهینه سازی ازدحام ذرات و الگوریتم ژنتیک، با جستجوی گسترده در فضای پارامترهای ترکیب بندی، امکان دستیابی به بتن هایی با خواص بهینه را فراهم می کنند. همچنین، استفاده از شبکه های عصبی عمیق و یادگیری ترکیبی، دقت پیش بینی ویژگی های بتن های هوشمند را افزایش داده و امکان مدل سازی دقیق تر روابط غیرخطی میان متغیرهای فیزیکی و ترکیب بندی مواد را ایجاد می کند. نتایج بررسی ها نشان می دهد که رویکردهای ترکیبی متاهوش مصنوعی و الگوریتم های تکاملی، به عنوان ابزارهای کلیدی در طراحی بتن های الکترومغناطیسی نسل آینده مطرح هستند. این روش ها نه تنها امکان بهینه سازی دقیق تر ترکیب مواد را فراهم می کنند، بلکه مسیر توسعه بتن هایی با کارایی بالا و قابلیت تنظیم پذیری ویژگی های الکترومغناطیسی را هموار می سازند.

کلیدواژه ها:

الگوریتمهای تکاملی ، بتن الکترومغناطیسی ، ترکیب بندی مواد ، متاهوش مصنوعی