تحلیل و بهینه سازی ساختارهای پیچیده با استفاده از الگوریتم های تکاملی در طراحی مکانیکی

بهینه سازی ساختارهای پیچیده مکانیکی یکی از چالش های اساسی در مهندسی طراحی است. روش های سنتی اغلب به دلیل هزینه های محاسباتی بالا و محدودیت در جستجوی بهینه دچار ناکارآمدی می شوند. الگوریتم های تکاملی (EAS) با پالایش تدریجی مجموعه ای از راه حل های کاندید قادر به کاوش موثر فضاهای طراحی وسیع هستند که آنها را برای بهینه سازی ساختارهای پیچیده مکانیکی بسیار مناسب می سازد. این مطالعه با هدف ارزیابی کارایی الگوریتم های تکاملی از جمله الگوریتم ژنتیک (GA)، بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) و تکامل تفاضلی (DE)، در بهینه سازی ساختارهای پیچیده مکانیکی و بررسی تاثیر ترکیب آنها با یادگیری ماشین انجام شد. یافته ها نشان داد که الگوریتم DE از نظر پایداری و دقت عملکرد برتری دارد، PSO سرعت همگرایی بالاتری دارد اما گاهی دچار همگرایی زودرس می شود و GA تعادلی بین جستجوی گسترده و بهره برداری محلی برقرار می کند. همچنین ترکیب الگوریتم های تکاملی با مدل های یادگیری ماشین باعث بهبود سرعت همگرایی و دقت نتایج شد. الگوریتم های تکاملی می توانند به طور موثری در بهینه سازی طراحی های مکانیکی به کار روند، به ویژه زمانی که با روش های هوش مصنوعی ترکیب شوند. این مطالعه مسیر جدیدی برای بهینه سازی طراحی مکانیکی از طریق ادغام الگوریتم های تکاملی با یادگیری ماشین ارائه می دهد که می تواند در کاهش هزینه های طراحی و بهبود عملکرد سازه های پیچیده موثر باشد.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی مکانیکی ، الگوریتم های تکاملی ، الگوریتم ژنتیک ، یادگیری ماشین ، طراحی ساختاری