Các cấp độ mới về hiệu suất động cơ máy bay được mở khóa nhờ mô hình AI

Chiến lược “Flightpath 2050” của Ủy ban Châu Âu nhằm mục tiêu giảm đáng kể lượng khí thải trong ngành hàng không, trong đó động cơ máy bay hiệu quả hơn là công nghệ then chốt để đạt được mục tiêu này. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Kỹ thuật Graz (TU Graz) ở Áo, thông qua dự án ARIADNE, đã phát triển một mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tăng tốc quá trình mô phỏng và tối ưu hóa các ống dẫn tuabin trung gian — thành phần quan trọng dẫn hướng luồng khí giữa các tuabin áp suất cao và áp suất thấp trong động cơ máy bay. Bằng cách tận dụng cơ sở dữ liệu lớn về dữ liệu dòng chảy và thử nghiệm nhiều phương pháp AI khác nhau, nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng các mô hình bậc giảm, tập trung vào các đặc điểm dữ liệu chung, giúp tăng tốc đáng kể các phép tính trong khi vẫn duy trì độ chính xác chấp nhận được. Điều này cho phép đánh giá nhanh sự thay đổi hiệu suất khi các tham số thiết kế, như chiều dài ống dẫn, được điều chỉnh. Nhóm TU Graz dự kiến sẽ chia sẻ cơ sở dữ liệu ống dẫn tuabin rộng lớn và mô hình bậc giảm của họ trực tuyến để tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu khác phát triển các mô hình mô phỏng ba chiều tiên tiến. Phương pháp học máy của họ cũng đã khám phá ra các mối phụ thuộc và xu hướng trong thiết kế động cơ trước đây chưa được biết đến, mở ra những hướng đi mới cho đổi mới sáng tạo. Vì ngành hàng không...