See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Personaalne uurimistoetus (PUT)" projekt PUT1300
PUT1300 "Numbrilised meetodid ja algoritmid kaasaegsete komposiit- ja nanostruktuuride projekteerimiseks (1.01.2016−31.12.2019)", Jüri Majak, Tallinna Tehnikaülikool, Mehaanikateaduskond, Tallinna Tehnikaülikool, Inseneriteaduskond, Mehaanika ja tööstustehnika instituut .
PUT1300
Numbrilised meetodid ja algoritmid kaasaegsete komposiit- ja nanostruktuuride projekteerimiseks
Numerical methods and algorithms for design of advanced composite and nanostructures
1.01.2016
31.12.2019
Teadus- ja arendusprojekt
Personaalne uurimistoetus (PUT)
Otsinguprojekt
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
4. Loodusteadused ja tehnika4.6. ArvutiteadusedP170 Arvutiteadus, arvutusmeetodid, süsteemid, juhtimine (automaatjuhtimisteooria)1.1. Matemaatika ja arvutiteadus (matemaatika ja teised sellega seotud teadused: arvutiteadus ja sellega seotud teadused (ainult tarkvaraarendus, riistvara arendus kuulub tehnikavaldkonda)70,0
4. Loodusteadused ja tehnika4.12. Protsessitehnoloogia ja materjaliteadusT152 Komposiitmaterjalid2.3. Teised tehnika- ja inseneriteadused (keemiatehnika, lennundustehnika, mehaanika, metallurgia, materjaliteadus ning teised seotud erialad: puidutehnoloogia, geodeesia, tööstuskeemia, toiduainete tehnoloogia, süsteemianalüüs, metallurgia, mäendus, tekstiilitehnoloogia ja teised seotud teadused).30,0
PerioodSumma
01.01.2016−31.12.201660 000,00 EUR
01.01.2017−31.12.201760 000,00 EUR
01.01.2018−31.12.201860 000,00 EUR
01.01.2019−31.12.201960 000,00 EUR
240 000,00 EUR

Üldine eesmärk Arvutuslikult efektiivsete ja täpsete numbriliste meetodite ning optimeerimisalgoritmide arendamine komposiit- ja nanostruktuuride projekteerimiseks (mitmekihilised grafeeni lehed, kihilised nanoplaadid, muutuva kiu suunaga laminaadid, multifunktsionaalsed klaaskomposiit paneelid, jne). Üheks alameesmärgiks on Haari lainikute kasutamisel põhineva diskretiseerimismeetodi(HWDM) täpsuse/koonduvuse probleemide lahendamine, kuna teadaolevad tulemused on piiratud ja isegi vastuolulised. Projekti taotlejad on tõestanud koonduvusteoreemi n-järku HDV jaoks (2015, Composite Structures). Saadud tulemused on plaanis laiendada ODV, integr-dif. võrrandite jaoks. Teiseks alameesmärgiks on hierarhiliste multikriteriaalsete optimeerimisalgoritmide arendamine ja kohandamine konkreetsete inseneriülesannete lahendamiseks. Plaanitud on väljatöötatud meetodite valideerimine praktikas: multifunktsinaalsed klaaskomposiit paneelid, targad materjalid (Radius Fixing OÜ, Goliath Wind OÜ), jne.
Overall objective Development of computationally cost effective and accurate numerical methods and optimization algorithms for design of advanced composite and nanostrcutures (multilayer graphene sheets, laminated nanoplates, varyable ply angle laminates, multifunctional glass composite panel, FGM with anisotropic layers, etc). One subobjective is to clarify the accuracy/convergence issues of the Haar wavelet discretization method(HWDM) which are still open and even contradictory. The applicants of the project have proved convergence theorem for HWDM in the case of n-th order ODE (2015, Composite Structures). These results are planned to expand to PDE-s, integro differential equations, also for particular cases. Another subobjective is to continue the development of hierarhical multicriteria optimization methods. Validation of proposed methods on real world applications is planned: multifunctional glass composite panels, smart materials (Radius Fixing OÜ, Goliath Wind OÜ).
Numbriliste meetodite arendamine. Numbriliste meetodite juures on kaks väga tähtsat aspekti: täpsus ja lihtsus. Projekti töö käigus tehti kindlaks, et olemasolev Haari lainikutel põhinev meetod (HLM) diferentsiaalvõrrandite lahendamiseks on küll lihtne realiseerida, aga selle täpsus jääb oluliselt alla mitmetele vanematele meetoditele nagu diferentsiaalkvadratuuride meetod. Järelduna leiti et HLM vajab edasiarendust. Lähtudes eelnevast töötati välja uus kõrgemat järku Haari lainikute meetod. Uut meetodit katsetati edukalt erinevate näiteülesannete lahendamiseks komposiit- ja nanostruktuuride valdkonnas. Tulemusi võrreldi olemasoleva Haari Lainikute meetodiga. Optimeerimisalgoritmide arendamine. Antud teema korral oli eesmärgiks konstruktsioonide mehaanikaliste omaduste parendamine muutes geomeetriat, materjale,jne. Jätkati eelnevalt alustatud hierarhiliste (mitmetasemeliste) optimeerimisalgoritmide arendust. Peamiseks suunaks oli kompleksne lähenemine ja tehisintellekti vahendite kasutamine. Looduslikel protsessidel põhinevaid evolutsioonilisi optimeerimisalgoritme rakendati kombineeritult tehisnärvivõrkude mudelitega tagamaks keerukate praktiliste insenerilahenduste teostamise. Näitena võib tuua enese monitoorimise võimekusega nutikate materjalide ja klaaslaminaatpaneelide optimaalse projekteerimise. Projekti tulemused on kasutatavad/olulised täppisteaduste ja inseneeria valdkonna teadlastele ja üliõpilastele. Uus väljatöötatud meetod võimaldab saavutada kas a) kümneid kuni tuhandeid kordi väiksema arvutusvea sarnaste arvutusmahtude korral b) või siis kümneid kuni tuhandeid kordi väiksema arvustusmahu sarnase vea korral (tulemused sõltuvad kasutatud arvutusvõrgu suurusest). Vastavalt iga konkreetse praktilise ülesande vajadusele saame valida kas tulemuste täpsuse kasvu või arvutusaja kokkuhoiu. Minu arvates pole teadlasele sobilik olla uhke. Oluliseim projekti tulemus on kindlasti uue lihtsa ja efektiivse numbrilise meetodi arenduamine ja see on märkimisväärne.