Пермські науковці в 23 рази прискорили комп'ютерне моделювання для 3D-друку гранулами.

Стаття опублікована в журналі Russian Physics Journal. Дослідження виконано в рамках реалізації програми академічного стратегічного лідерства «Пріоритет 2030».

Гранульовані матеріали відіграють ключову роль у ряді адитивних технологій. Завдяки їм 3D-принтер послідовно друкує тривимірні об'єкти. Ця технологія надзвичайно корисна в металургії: наприклад, так працює часто використовуваний метод селективного лазерного плавлення, коли на поверхню наноситься металевий порошок, а потім лазер вибірково сплавляє його частинки, створюючи міцні деталі.

Важливу роль у виробництві та застосуванні гранульованих матеріалів відіграє комп'ютерне моделювання методом дискретних елементів (DEM). Воно дозволяє вивчити поведінку кожної частинки порошку окремо, враховуючи форму, розмір, властивості та взаємодію з обладнанням. Це допомагає знайти найкращі налаштування для 3D-принтерів та інших машин, які пресують, гранулюють, переміщують і подрібнюють ці матеріали.

Проблема полягає в тому, що розрахунки для великої кількості частинок вимагають високих обчислювальних потужностей і займають багато часу. Для прискорення цього процесу вчені Пермського Політеху створили спрощену модель гранульованого матеріалу.

Зазвичай спроектовані на комп'ютері гранули складаються з набору простих геометричних фігур – площин, циліндрів і сфер, які пов'язані між собою. Наприклад, одна частинка може складатися з 50 і більше сфер (multi-sphere particle), що значно збільшує час моделювання.

«Ми створили дві моделі гранул. За основу взяли асиметричний октаедр. Перша (базова) модель має 6 умовних вершин і складається з 89 сфер (відомої в літературі як multi-sphere particle), ми позначили її як Octahedron. На її основі побудували другу, нову модель – Sphere-Points. Її відмінність в тому, що вона складається з двох сфер з єдиним центром і 6 точок. Це значно знижує обсяг обчислень, а отже, і комп'ютерний час, – розповідає Єлена Матыгулліна, професор кафедри «Інноваційні технології машинобудування» ПНПУ, доктор технічних наук.

Під час порівняльного тестування моделей вчені провели серію комп'ютерних експериментів, в яких вимірювали щільність, кут природного схилу насипу та опір зсуву, застосовуючи різні параметри моделі Sphere-Points. В результаті були знайдені параметри, при яких обидві моделі мають якісне відповідність результатів. Для проведення числових експериментів політехніки написали програму на мові C++. Перевірялися обидві моделі з використанням 3 000 частинок з однаковими параметрами пружності, маси, тертя та розташування вершин (точок).

«Експерименти показали, що розроблена модель частинки Sphere-Points обробляється комп'ютером у 23 рази швидше, ніж Octahedron. Моделювання 1 секунди процесу з 3 000 частинок займає 2 580 секунд для Octahedron і всього 112 для Sphere-Points. Порівняння проводилося на одному ядрі процесора. Sphere-Points має мінімальну, але достатню кількість складових елементів для отримання якісного відповідності результатів у порівнянні з відомою моделлю multi-sphere particle, що дозволяє прискорити тестування та порівняння різних параметрів 3D-друку, зменшити витрати на обчислювальні ресурси.

Це особливо важливо, враховуючи, що для моделювання порошків зазвичай потрібно не менше 500 000 частинок і кілька днів комп'ютерного часу для проведення одного числового експерименту. У подальшому планується проводити моделювання з використанням паралельних обчислень на GPU (графічному процесорі). Ми вважаємо, що модель Sphere-Points також продемонструє свою ефективність», – пояснює Денис Лобовиков, доцент кафедри «Інноваційні технології машинобудування» ПНПУ, кандидат технічних наук.

Модель частинки, розроблена вченими Пермського Політеху, дозволяє значно прискорити комп'ютерне моделювання в порівнянні з традиційними моделями, зберігаючи при цьому достатню точність. Це відкриває можливості для більш ефективного використання та оптимізації адитивних технологій.