Zbirke

Korištenje matematike kako bi NASA-ina svemirska letjelica bila lakša i podnosi veću štetu

Korištenje matematike kako bi NASA-ina svemirska letjelica bila lakša i podnosi veću štetu


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Jeste li znali da matematika može pomoći NASA-i da putuje brže i dalje? Matematičar Politehničkog instituta u Worcesteru (WPI) Randy Paffenroth kombinirao je strojno učenje s matematikom iz 19. stoljeća kako bi NASA-ina svemirska letjelica bila lakša i tolerantnija na štetu.

Cilj mu je otkriti nesavršenosti ugljikovih nanomaterijala koji se koriste za izradu kompozitnih raketnih spremnika za gorivo i drugih struktura svemirskih letjelica pomoću algoritma koji je razvio. Algoritam omogućuje skeniranja veće rezolucije koja pružaju preciznije slike ujednačenosti materijala i potencijalnih nedostataka.

Paffenroth traži nesavršenosti u Miralon® predivima. Te su pređe omotane oko struktura poput spremnika za raketno gorivo, što im daje snagu da izdrže visoke pritiske.

Izrađuje ih Nanocomp. Tvrtka koristi modificirani sustav skeniranja koji skenira nanomaterijal radi ujednačenosti mase i nedostataka.

Sada, Paffenroth i njegov tim koriste strojno učenje za treniranje algoritama kako bi povećali razlučivost ovih slika. Razvili su algoritam koji je povećao rezoluciju za devet puta.

Fourierova transformacija

Ovaj novi algoritam temelji se na Fourierovoj transformaciji, matematičkom alatu osmišljenom početkom 1800-ih koji se može koristiti za razgradnju slike na njene pojedinačne komponente. "Uzimamo ovu otmjenu, najsuvremeniju neuronsku mrežu i dodajemo 250 godina staru matematiku, a to pomaže neuronskoj mreži da bolje funkcionira", rekao je Paffenroth.

"Fourierova transformacija stvara stvaranje slike visoke razlučivosti mnogo lakšim problemom razbijanjem podataka koji čine sliku. Fourierovu transformaciju zamislite kao skup naočala za neuronsku mrežu. Mutne stvari algoritmu čine jasnima. Uzimamo računalni vid i gotovo stavljamo naočale.

"Uzbudljivo je koristiti ovu kombinaciju modernog strojnog učenja i klasične matematike za ovu vrstu posla", dodao je.

Miralon® se već uspješno koristi u svemiru. Omotan je oko strukturnih nosača u NASA-inoj sondi Juno koja orbitira oko planeta Jupiter i korišten je za izradu i testiranje prototipova novih ugljikovih kompozitnih posuda pod tlakom.

Sada Nanocomp pokušava napraviti Miralon® pređu koja je tri puta jača za ugovor s NASA-om. Paffenroth i njegov tim pomažu u postizanju tog cilja.

"Randy nam pomaže u postizanju ovog cilja utrostručavanja snage poboljšavajući alate u našem alatu kako bismo mogli izrađivati ​​jače, bolje materijale sljedeće generacije koji će se koristiti u svemirskim aplikacijama", rekao je Bob Casoni, menadžer kvalitete u tvrtki Nanocomp.

"Ako NASA treba izgraditi novi raketni sustav dovoljno snažan da dođe do Marsa i natrag, pred njim je veliki niz izazova. Potrebni su bolji materijali kako bi NASA mogla dizajnirati rakete koje mogu ići dalje, brže i duže preživjeti."

Casoni je dodao da s novim algoritmom WPI-a Nanocomp može vidjeti uzorke u svojim materijalima koje prije nisu mogli otkriti.

"Ne možemo samo pokupiti značajke, već imamo i bolju predodžbu o veličini tih značajki", rekao je.

"Prije je to bilo poput gledanja mutne satelitske slike. Mogli biste pomisliti da vidite valovite brežuljke Pennsylvanije, ali s boljom rezolucijom vidite da je to stvarno Mount Washington ili Colorado Rockies. To su prilično nevjerojatne stvari."


Gledaj video: NASA-ina raketa eksplodirala pri polijetanju (Lipanj 2022).


Komentari:

  1. Teran

    Doduše, vrlo korisna stvar

  2. Cosmin

    remarkably, the very precious coin

  3. Jurrien

    Apsolutno se slaže s tobom. U ovom nečemu mislim da je to izvrsna ideja.



Napišite poruku