هوش مصنوعی در پیش بینی رفتار شکست مواد

پیش بینی رفتار شکست مواد نقش اساسی در افزایش ایمنی، بهینه سازی طراحی و کاهش هزینه های نگهداشت سازه های مهندسی دارد. روش های کلاسیک مکانیک شکست علی رغم پشتوانه نظری قوی، در مواجهه با شرایط پیچیده بارگذاری، ناهمگنی مواد و رفتارهای غیرخطی با محدودیت هایی روبه رو هستند. در سال های اخیر هوش مصنوعی به عنوان ابزاری نوین برای تحلیل داده های پیچیده، ثبت روابط غیرخطی و شناسایی الگوهای پنهان توانسته افق های تازه ای در پیش بینی رفتار شکست ایجاد کند. این مقاله با رویکردی مروری و تحلیلی نقش هوش مصنوعی در پیش بینی دقیق تر و تطبیقی تر شکست مواد را بررسی کرده و کاربرد آن را در حوزه هایی نظیر آغاز، ترک، رشد ترک و تخمین عمر شکست تحلیل می کند. همچنین با مقایسه میان روش های فیزیک محور و مدل های داده محور بر ضرورت توسعه چارچوب های ترکیبی هوشمند تاکید می شود. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند مکمل موثری برای روش های سنتی بوده و مسیر جدیدی برای تحلیل دقیق تر و قابل اعتمادتر شکست مواد فراهم آورد.

Keywords:

هوش مصنوعی , مکانیک شکست , یادگیری ماشین , رویکردهای هیبریدی