V poglavju v knjigi opišemo povsem novo generacijo brezmrežnih metod za stohastično modeliranje mikrostrukture. Metoda temelji na diskretizaciji na podlagi naključno postavljenih točk in ne na podlagi večkotnikov kot v klasični metodi celičnih avtomatov. S tem dosežemo večjo prilagodljivost diskretizacije in neodvisnost rezultatov glede na orientacijo diskretizacije. Pomembna posledica tega pristopa je neodvisnost oblike rasti dendritskih struktur glede na položaj kristalografskih osi. Metodo uporabimo za izračun hkratne rasti več dendritov v ogljikovem jeklu.
COBISS.SI-ID: 1857531
V članku prikažemo rešitev pred kratkim predlaganega industrijskega testnega primera za kontinuirno ulivanje (Šarler et al., 2012) na podlagi brezmrežne metode. Fizikalni model je zgrajen na sklopljenih makroskopskih enačbah za maso, energijo, gibalno količino, turbulentno kinetično energijo in disipacijo v dveh dimenzijah. Strjevanje je opisano z modelom kontinuumske mešanice. Kašasto območje je modelirano kot Darcyjev porozni medij s Kozeny-Karmanovo permeabilnostno relacijo, kjer je morfologija poroznega sredstva modelirana s konstantno vrednostjo. Nestisljiv turbulenten tok raztaljenega jekla je opisan s k–ε korelacijo tipa nizkega Reynoldsovega števila (LRN), in zaprt z Abe-Kondoh–Nagano koeficienti in korelacijami za dušenje. Numerična metoda je vzpostavljena na eksplicitni časovni shemi in neunifomnih pet-točkovnih vplivnih domenah ter adaptivni privetrni shemi. Sklopitev med hitrostjo in tlakom za nestisljiv tok je izvedena s Chorinovo metodo delnih korakov. Prednosti metode sta preprostost in učinkovitost, ker ni vključene poligonizacije, preprosta adaptacija računskih točk v območjih z velikimi gradienti, skoraj enaka formulacija v dveh ali treh dimenzijah, visoka natančnost in nizka numerična difuzija. Rezultati so skrbno predstavljeni in tabelirani, skupaj z rezultati, dobljenimi s programom ANSYS-Fluent, ter bodo v bodoče dovoljevali nadaljnje primerjave tudi z različnimi drugimi numeričnimi metodami.
COBISS.SI-ID: 3222523
Javna agencija Republike Slovenije za energijo ureja in določa poslovanje na trgu z zemeljskim plinom, računa stroške povezane z neravnovesjem odjema, odloča o dobaviteljih in nadzoruje določbe o kaznih, ki se nanašajo na kršiteve določb. Vsak dobavitelj ureja in določa cene za razliko med predvidenimi naročenimi in dejansko dobavljenimi količininami plina. Podjetje Štore Steel je eden glavnih proizvajalcev vzmetnega jekla v Evropi. Poraba zemeljskega plina podjetja predstavlja približno 1,1% nacionalne porabe zemeljskega plina v Sloveniji. Podjetje je pogodbeno vezano na dobavitelja, ki terja kazni v skladu z zgoraj navedenimi razlikami. V tem članku je opisan uspešen pristop za napovedovanje porabe zemeljskega plina, s ciljem čim bolj zmanjšati s tem povezane stroške. Z namenom, da čimbolj zmanjšamo razliko med napovedano in dejansko porabo plina, smo uporabili modela, ki temeljita na linearni regresiji in genetskem programiranju. Numerični model na podlagi genetskega programiranja daje dvakrat ugodnejše napovedi. Razviti model za porabo zemeljskega plina je v praktični rabi od aprila 2005. Rezultati kažejo dobro ujemanje med naročenimi količinami zemeljskega plina na podlagi modela in dejansko dobavljenimi količinami, z letnimi prihranki v višini približno 100.000 evrov.
COBISS.SI-ID: 3219707
Knjiga obravnava področje karakterizacije in modeliranja mikrostrukture polikristalinčnih kovinskih materialov (vzmetno jeklo), s ciljem boljšega razumevanja kompleksnih problemov napovedovanja lastnosti materialov, ki temelji na poznavanju in predstavitvi mikrostrukture. Lastnosti mikrostrukture vzmetnih jekel so bile študirane na številnih vzorcih s ciljem razumeti osnovne geometrijske lastnosti potrebne za gradnjo modela. Podan je pregled tehnik svetlobne mikroskopije, vrstične elektronske mikroskopije in Augerjeve elektronske spektroskopije. Prikazani so nekateri splošni vidiki metod za modeliranje mikrostrukture. Predstavljen pristop je ne-rastrska predstavitev materiala. Osnovna ideja predstavljena v knjigi je generiranje naključno oblikovanih zrn, pri čemer vsako zrno predstavlja samostojen objekt. Če želimo ustvariti realističen model opazovanega materiala, mora biti oblika predstavljena z nevronskim sistemom čim bližje obliki zrn materiala. Najprej generiramo virtualna zrna. Ločeno od procesa generiranja zrn se zberejo lastnosti mikrostrukture opazovanega materiala in s procesom optimizacije oblike zrn nato spremenimo oblike virtualnih zrn, vse s ciljem čim boljšega ujemanja modeliranega z opazovanim materialom. Modeliran material je zgrajen iz ekstremno velikega števila neponovljivo oblikovanih virtualnih zrn. Vpeljan je nov pristop, ki za optimiziranje oblike zrn uporablja genetske algoritme. Podobnost oblike zrn je določena z oceno hrapavosti površine zrn, razvita in ocenjena je bila nova metoda poimenovana histogram hrapavosti zrn. Histogram hrapavosti zrn zagotavlja metriko, ki jo potrebujemo pri postopku optimizacije oblike zrn. Ker je struktura zrn predstavljena z nevronskim sistemom, mora postopek preoblikovanja oblike zrn spremeniti uteži nevronskega sistema. Zato je bila izvedena študija občutljivosti uteži nevronskega sistema. Na osnovi rezultatov študije občutljivosti uteži je bil razvit genetski algoritem za optimizacijo oblike zrn. V nadaljevanju je bil razvit tudi alternativni genetski algoritem, ki direktno spreminja lastnosti meje zrn, ne da bi pri tem posegal v osnovno predstavitev zrn zapisan v nevronskem sistemu. Metoda, ki kombinira nevronske sisteme in genetske algoritme predstavlja originalni preboj ter ponuja temelje za popolnoma nov pristop k modeliranju mikrostrukture kovinskih materialov. Predstavitev naključno strukture zrna (kot objekta) je narejena z nevronskim sistemom. Manipulacija in optimizacija oblike naključno generiranih zrn je narejena z genetskimi algoritmi. Postavljen koncept modeliranja je predstavljen v 2D prostoru vendar je načrtovan tako, da ga lahko direktno prenesemo v 3D prostor.
COBISS.SI-ID: 1024170
Članek vsebuje sistematično analizo obstoječih metod za vizualizacijo aproksimacij Pareto fronte (aproksimacijskih množic). Rezultati teh metod so prikazani na primeru dveh novih 4D primerjalnih aproksimacijskih množic. Članek predstavlja tudi novo vizualizacijsko metodo, ki za vizualizacijo 4D aproksimacijskih množic uporablja prosekcije (projekcije sekcij). Metoda delno ohranja obliko, razpon in porazdelitev vektorjev v aproksimacijskih množicah, se lahko uporablja tudi na velikih množicah ter je robustna in računsko nezahtevna. Še pomembneje, za nekatere vektorje vizualizacija s prosekcijami ohranja relacijo Pareto dominiranosti in relativno oddaljenost od referenčnih točk. Metoda je teoretično analizirana in predstavljena na več različnih aproksimacijskih množicah. Komentar: Članek sprejet v objavo v vrhunsko revijo IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2014.