নতুন শক্তি মোটর হাউজিং টপোলজিকাল অপ্টিমাইজেশান জন্য মূল পদক্ষেপ- Ningbo Fenda New Energy Technology Co., Ltd.,

নতুন শক্তি মোটর হাউজিং টপোলজিকাল অপ্টিমাইজেশান জন্য মূল পদক্ষেপ

সঠিক টপোলজিকাল অপ্টিমাইজেশান বিশ্লেষণ করার জন্য, এর একটি সঠিক সসীম উপাদান মডেল নতুন শক্তি মোটর হাউজিং প্রতিষ্ঠিত হতে হবে। এর মধ্যে রয়েছে জ্যামিতি, উপাদানের বৈশিষ্ট্য, সীমানা শর্ত এবং হাউজিং এর লোড অবস্থার সংজ্ঞা। সূক্ষ্ম মেশিংয়ের মাধ্যমে, নিশ্চিত করুন যে মডেলটি হাউজিংয়ের প্রকৃত চাপের অবস্থাকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করতে পারে।
টপোলজিকাল অপ্টিমাইজেশান হল একটি জটিল গাণিতিক সমস্যা যার সমাধানের জন্য উন্নত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম এবং পেশাদার সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির সাহায্য প্রয়োজন৷ বর্তমানে, সাধারণত ব্যবহৃত টপোলজিকাল অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে পরিবর্তনশীল ঘনত্ব পদ্ধতি, স্তর সেট পদ্ধতি এবং বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম। উপযুক্ত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম এবং সরঞ্জামগুলি নির্বাচন করা অপ্টিমাইজেশান দক্ষতা উন্নত করার জন্য এবং অপ্টিমাইজেশন ফলাফলের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷
অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম নির্বাচন করার পরে, অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার যেমন ডিজাইন ভেরিয়েবলের সংখ্যা, অপ্টিমাইজেশান পুনরাবৃত্তির সংখ্যা এবং কনভারজেন্স মানদণ্ড সেট করা প্রয়োজন৷ পরবর্তীকালে, অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সসীম উপাদান মডেলটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে গণনা করা হয়। প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে, অ্যালগরিদম বর্তমান নকশা পরিবর্তনশীল মান অনুযায়ী মডেলের টপোলজিকাল কাঠামো আপডেট করে এবং এর কার্যকারিতা অপ্টিমাইজেশানের উদ্দেশ্য এবং সীমাবদ্ধতা পূরণ করে কিনা তা মূল্যায়ন করে। যদি তা না হয়, নকশা পরিবর্তনশীল মানগুলি সামঞ্জস্য করা চালিয়ে যান এবং যতক্ষণ না কনভারজেন্স শর্তগুলি পূরণ না হয় বা পুনরাবৃত্তির পূর্বনির্ধারিত সংখ্যায় পৌঁছে না যায় ততক্ষণ পর্যন্ত পুনরায় গণনা করুন।
অপ্টিমাইজেশান গণনা সম্পন্ন হওয়ার পরে, অপ্টিমাইজেশান ফলাফল মূল্যায়ন করা প্রয়োজন। এর মধ্যে অপ্টিমাইজ করা শেলের ওজন, দৃঢ়তা, শক্তি এবং অন্যান্য কর্মক্ষমতা সূচকগুলি ডিজাইনের প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে কিনা এবং সম্ভাব্য উত্পাদন বা সমাবেশ সমস্যা রয়েছে কিনা তা বিশ্লেষণ করা অন্তর্ভুক্ত। অপ্টিমাইজেশন ফলাফলের যথার্থতা যাচাই করার জন্য, পরীক্ষামূলক পরীক্ষা বা আরও সিমুলেশন বিশ্লেষণ সাধারণত প্রয়োজন হয়। সিমুলেশন ডেটার সাথে পরীক্ষামূলক ফলাফলের তুলনা করে, অপ্টিমাইজেশান মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা এবং অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমের নির্ভরযোগ্যতা মূল্যায়ন করা যেতে পারে৷

শেয়ার করুন: