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“由于雨水,冰雹和沙塵的影響,葉片材料受到侵蝕,這大大降低了風力渦輪機的使用壽命。加速更換渦輪機變得昂貴:所有風力發(fā)電的價值高達2%至4%由于這個問題而失敗,“VTT的首席科研員Anssi Laukkanen說。 “這個特定行業(yè)中的典型問題是成本高達數十億歐元并為所有風能帶來額外成本。隨著風力發(fā)電機規(guī)模的增加以及風電場在越來越苛刻的條件下被放置在海上,其重要性在于問題變得強調“,Laukkanen說。
人工智能(AI)找到了最好解決方案 在其反工程項目中,VTT模擬了材料問題,并開始虛擬地解決它。這是人工智能第一次用于開發(fā)此規(guī)模的材料解決方案。原則上,可以找到用于風力渦輪機葉片的材料的無限數量的不同變化,所述材料由相同的材料部件組成但彼此略微不同。在所有這些替代方案中,人們需要找到最適合這一特定目的并滿足其操作要求的替代方案。 “人類感知技能不足以可視化與材料解決方案優(yōu)化相關的所有維度。另一方面,AI能夠揭示非常復雜的因果關系,模擬解決方案并經歷無數的替代方案Laukkanen指出,找到一個與要求集合相關的效果最好的那個“。