کاربرد هوش مصنوعی در دینامیک سیالات محاسباتی بهینه سازی و پیش بینی عملکرد جریان های سیال

در دهه های اخیر، دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) به عنوان یکی از ابزارهای مهم و ضروری در تحلیل و شبیه سازی جریان های سیال در مهندسی مکانیک شناخته شده است. با پیشرفت تکنولوژی و ظهور هوش مصنوعی (AI)، استفاده از این فناوری در CFD به منظور بهبود دقت، کارایی و سرعت شبیه سازی ها مورد توجه قرار گرفته است. این مقاله به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در CFD می پردازد و نقش این تکنولوژی را در بهینه سازی طراحی، پیش بینی عملکرد جریان های سیال، کاهش زمان محاسباتی و شبیه سازی های بالدرنگ تحلیل می کند. در ابتدا، به مبانی نظری و روش های متداول در شبیه سازی CFD پرداخته می شود و سپس مفاهیم و روش های هوش مصنوعی که در این زمینه مورد استفاده قرار می گیرند، معرفی می شود. در بخش کاربردها، نمونه هایی از بهینه سازی پروفیل های آیرودینامیکی و هیدرودینامیکی، پیش بینی توزیع فشار، سرعت و دما در جریان های پیچیده، تسریع حل معادلات ناویر-استوکس و انجام شبیه سازی های بالدرنگ بررسی می شوند. سپس، چالش های فنی و عملیاتی پیش روی پیاده سازی هوش مصنوعی در CFD مورد بحث قرار می گیرد. این چالش ها شامل نیاز به داده های با کیفیت و بزرگ، پیچیدگی مدل های CFD، تطابق پذیری مدل ها، زمان و منابع محاسباتی، ادغام هوش مصنوعی با ابزارهای موجود و مسائل امنیتی و حفظ حریم خصوصی است. راهکارهای ممکن برای هر یک از این چالش ها نیز ارائه می شود. در نهایت، مقاله به جمع بندی مزایا و اهمیت استفاده از هوش مصنوعی در شبیه سازی های CFD و پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده و توسعه های بعدی می پردازد. هدف این مقاله، ارائه یک دیدگاه جامع و کاربردی از توانمندی های هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای CFD و تشویق به بهره برداری بیشتر از این تکنولوژی در مهندسی مکانیک است.

کلیدواژه ها:

دینامیک سیالات محاسباتی ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، بهینه سازی طراحی ، شبکه های عصبی