ИСТИНА

В условиях Индустрии 4.0 автоматизируются интеллектуальные операции при проектировании новых изделий, сооружений, технологических процессов (включая аддитивное производство), новых материалов (особенно метаматериалов, “умных” материалов, композитов). Кроме того, изменился инструментарий, используемый специалистами в области механики деформируемого твердого тела (МДТТ), и их роль как в области фундаментальных исследований, так и прикладных разработок. МДТТ исторически была основой для проведения проверочных прочностных расчетов при проектировании новых изделий и принятия решения о ресурсе изделия на основе данных мониторинга в процессе эксплуатации. С развитием и внедрением систем инженерного анализа (САЕ - Computer-aided engineering) или их комбинаций появилась возможность полностью автоматизировать процесс решения дифференциальных уравнений, описывающих постановку задачи, включая связанные. При использовании CAE-систем расчетчик, конструктор, исследователь задает конструкцию (ее СAD- модель) и внешние усилия (в терминах МДТТ - граничные условия), описание материалов (в терминах МДТТ - определяющие соотношения) и далее автоматически проводится расчет напряженно-деформированного состояния. Если также выбрана теории прочности, то определяются и «потенциальные зоны разрушения» при закритическом сценарии нагружения. Таким образом, одна из основных функций расчетчика-исследователя автоматизирована . Поэтому в области фундаментальных исследований, на взгляд авторов, существенными являются разработки, позволяющие дополнить функционал и вычислительные возможности САЕ, например: • Построение определяющих соотношений (моделей материалов) для новых материалов (композиты, метаматериалы, “умные” материалы) и моделей с использованием дополнительных соотношений; • Экспериментальные работы (в том числе и для валидации заложенных в САЕ математических моделей); • Построение (формулировка) механических и математических постановок для новых типов задач (с учетом преднагружения, междисциплинарные задачи); • Нахождение точных и приближенных численно-аналитических решений (для верификации САЕ); • Разработка новых направлений использования МДТТ: o механических моделей и постановок задач (при необходимости) для систем машинного обучения на основе нейронных сетей при разработке систем искусственного интеллекта для профильных отраслей промышленности в части формирования синтетических данных для обучения и предсказательной аналитики; o механических моделей и постановок задач для систем промышленного Интернета вещей для профильных отраслей промышленности, чтобы проводить предсказательное моделирование Цифрового двойника изделия с учетом информации, получаемой при измерении (и изменении) параметров изделия в режиме реального времени. • Разработки в области вычислительных методов с учетом специфики задач МДТТ для решения прикладных задач механики сплошной среды (МСС), адаптированных под современные высокопроизводительные и облачные платформы; • Работы совместно с разработчиками САЕ для демократизации численного моделирования в задачах МСС для широкого круга пользователей-неспециалистов в данной области. В докладе на примере реализации теории многократного наложения больших деформаций и сопутствующих результатов нелинейной механики в промышленном пакете Фидесис показано, что такая реализация позволяет расчетчикам и исследователям самостоятельно решать необходимые задачи без глубокого понимания и детальной проработки математической и механической постановок задач в части записи уравнений равновесия (движения), определяющих соотношений, граничных и начальных условий. Отмечается, что часть результатов (включая аддитивные технологии), приведенных в докладе, получена самостоятельно независимыми исследователями с использованием пакета Фидесис. По мнению авторов, реализация в САЕ фундаментальных результатов МДТТ является новым и востребованным направлением деятельности ученных - механиков, позволяющим переформатировать, сохранить и развить научные коллективы. В заключении приводится структура пакета Фидесис, его функционал и примеры решения промышленных задач, как для машиностроения, так и для горной и нефтегазовой отраслей.