Ilmu data dan matematika komputasi bersatu untuk memajukan metode prediksi dalam teknik
Engine

Ilmu data dan matematika komputasi bersatu untuk memajukan metode prediksi dalam teknik


Konsorsium penelitian sedang mengembangkan cara-cara yang lebih baik untuk memprediksi keberadaan gelombang berbahaya yang berpotensi merusak secara alami yang dapat memiliki efek berbahaya pada struktur lepas pantai yang kritis. Kredit: Ilona Froehlic, Unsplash

Metode matematika yang terkenal, digunakan sebagai alat prediksi di bidang teknik dan ilmu fisika selama lebih dari 70 tahun, telah dirancang ulang secara radikal dalam penelitian penting yang dipimpin oleh para insinyur Cambridge.

Metode Elemen Hingga (FEM), alat yang menyediakan solusi simulasi komputer untuk model matematika yang tidak terpecahkan, telah menjadi landasan matematika terapan modern, analisis numerik dan pengembangan perangkat lunak, tetapi kemampuan untuk mengintegrasikan data dengan FEM untuk meningkatkan teknik untuk membuat prediksi model fisik telah diabaikan — sampai sekarang.

Para peneliti di University of Cambridge, University of Western Australia (UWA) dan The Alan Turing Institute telah bekerja sama untuk mendesain ulang FEM dan meletakkan dasar serta metodologi yang dengannya Digital Twins dapat direalisasikan. Mereka melaporkan temuan mereka dalam Prosiding National Academy of Sciences (PNAS).

Rekan penulis laporan tersebut, Profesor Mark Girolami, Profesor Sir Kirby Laing dari Teknik Sipil, Royal Academy of Engineering Research Chair di University of Cambridge, dan Program Director for Data-Centric Engineering di The Alan Turing Institute, mengatakan bahwa penelitian tersebut bersifat komersial. bunga.

“Kembar Digital — penyandingan dunia fisik dan virtual — merupakan minat yang signifikan saat ini bagi komunitas teknik yang lebih luas. Dengan mengintegrasikan data dengan FEMs, pekerjaan baru ini memberikan dasar dan metodologi yang dengannya Kembar Digital ini dapat direalisasikan,” katanya .

“Dengan menerima bahwa deskripsi matematis kami tentang sistem yang kompleks bisa salah dan tidak mencakup semua aspek sistem, kami dapat menentukan deskripsi statistik dari FEM yang memberikan cara yang sangat alami dan benar-benar baru untuk memadukan data dan model matematika dalam cara yang sangat ampuh.

“Ini memberikan kesempatan untuk menggabungkan teknik statistik dengan FEM untuk meletakkan dasar matematika dari revolusi Digital Twin. Hingga saat ini, bagaimana data dapat langsung diperhitungkan telah hilang dari FEMs.”

Makalah PNAS mendemonstrasikan metode dalam konteks meningkatkan pemahaman kita tentang soliton samudera, yaitu gelombang internal amplitudo besar yang terjadi di North West Shelf Australia dan di tempat lain di seluruh dunia.

Connor Duffin, Ph.D. Mahasiswa dari Fakultas Fisika, Matematika dan Komputasi UWA dan penulis utama makalah tersebut, menambahkan: “Secara ilmiah, soliton adalah peristiwa penting yang memperkenalkan turbulensi dan pencampuran, yang berdampak pada pemupukan lokal, dan karenanya biologi, karena nutrisi dari dasar laut tersebar ke kolom air. Untuk praktik teknik, memprediksi terjadinya dan besarnya soliton merupakan hal yang menarik bagi industri lepas pantai Australia, karena berdampak pada keselamatan dan pengoperasian aset saat ini dan masa depan. ”


Termodinamika komputasi: Pencarian untuk menemukan biaya menjalankan mesin Turing


Informasi lebih lanjut:
Connor Duffin dkk. Elemen hingga statistik untuk model yang salah spesifikasi, Prosiding National Academy of Sciences (2020). DOI: 10.1073 / pnas. 2015006118

Disediakan oleh University of Cambridge

Kutipan: Ilmu data dan matematika komputasi bersatu untuk memajukan metode prediksi dalam bidang teknik (2021, 21 Januari) diambil pada 24 Januari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-01-science-mathematics-advance-methods.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Lagu togel