आईआईटी गुवाहाटी ने मिश्रित सामग्री की विफलता की संभावना का आकलन करने के लिए नई मॉडलिंग विधियों का विकास किया

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग के सहायक प्रोफेसर डॉ नेल्सन मुथु के नेतृत्व में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान गुवाहाटी की शोध टीम ने मिश्रित सामग्री की विफलता की संभावना का आकलन करने के लिए नई मॉडलिंग विधियों का विकास किया है।

इसके लिए, शोधकर्ताओं ने एयरोस्पेस और ऑटोमोबाइल क्षेत्र में उपयोग की जाने वाली मिश्रित सामग्री की विफलता और अन्य यांत्रिक गुणों के मॉडल और भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग टूल्स और अत्याधुनिक नमूना तकनीकों के संयोजन का उपयोग किया है। इन उपकरणों का संयोजन मोंटे कार्लो सिमुलेशन जैसी बहुसंभाव्यता तकनीक पर इन सामग्रियों की विफलता का बेहतर अनुमान लगाने में सक्षम है।

टीम के नवीनतम कार्य के परिणाम प्रतिष्ठित जर्नल, कम्पोजिट स्ट्रक्चर्स में प्रकाशित किए गए हैं, जो डॉ. मुथु के साथ-साथ शोध विद्वान पलाडुगु राकेश, आदित्य मोरे और मुन्ना कुमार के सह-लेखक हैं।

मिश्रित सामग्री दो या दो से अधिक घटकों से बनी होती है और सभी प्रकार के एयरोस्पेस, ऑटोमोबाइल और निर्माण अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है क्योंकि अनुकूल गुणों जैसे उत्कृष्ट संक्षारण प्रतिरोध, उच्च शक्ति, और कठोरता-से-वजन अनुपात, स्थायित्व, थकान जीवन में वृद्धि , सस्ती लागत, आदि।

समग्र का सबसे सरल प्रकार फाइबर-प्रबलित-प्लास्टिक या एफआरपी है, जो आज व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। विशेष विमान संरचना बनाने के लिए एयरोस्पेस में विशेष फाइबर-प्रबलित कंपोजिट का उपयोग किया जाता है। विमान के धड़, पंख, पूंछ, दरवाजे और इंटीरियर, उदाहरण के लिए, मिश्रित सामग्री से बने होते हैं।

बोइंग 787 ड्रीमलाइनर विमान मात्रा के हिसाब से 80% मिश्रित है, जो अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में ईंधन के उपयोग को 20-25% तक कम करता है।

अपने शोध के महत्व पर प्रकाश डालते हुए, डॉ. नेल्सन मुथु, सहायक प्रोफेसर, मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी गुवाहाटी ने कहा, "उनके व्यापक उपयोग के बावजूद, मिश्रित सामग्री फाइबर-मैट्रिक्स डिबॉन्डिंग, प्रदूषण, फाइबर मिसलिग्न्मेंट जैसी समस्याओं के कारण विफल हो सकती है। मैट्रिक्स क्रैकिंग, घनत्व भिन्नता, टूटे हुए फाइबर, प्रभाव क्षति, आदि। हमें ऐसी विफलताओं को समझने और भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है ताकि समग्र और घटक को तदनुसार डिजाइन किया जा सके और विफलता के जोखिम को कम किया जा सके।

कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग अध्ययन जैसे मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग अक्सर मिश्रित सामग्री की विफलता को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। हालाँकि, ये बहु-संभाव्यता विधियाँ बहुत अधिक कंप्यूटर समय और स्मृति का उपभोग करती हैं क्योंकि मिश्रित गुण फाइबर और मैट्रिक्स विशेषताओं (माइक्रोस्केल), लैमिनेट बॉन्डिंग (मेसोस्केल) और उत्पाद मैक्रोलेवल डिज़ाइन (मैक्रोस्केल) के वितरण जैसे कई कारकों से प्रभावित होते हैं।

"हालांकि कंप्यूटर अधिक शक्तिशाली हो रहे हैं, फिर भी यह केवल एकल सिमुलेशन कोड पर निर्भर करने के लिए अवास्तविक है जो कई कारकों पर निर्भर गुणों की भविष्यवाणी करता है," प्रमुख शोधकर्ता ने कहा।

IIT गुवाहाटी टीम ने एक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल मल्टीस्केल मेटामॉडल-आधारित दृष्टिकोण विकसित किया है जो मशीन लर्निंग टूल्स जैसे सपोर्ट वेक्टर मशीन, और सैंपलिंग टूल, जैसे लैटिन हाइपरक्यूब को जोड़ती है, अनिश्चितता के कई स्रोतों के साथ कंपोजिट में विफलता जोखिम का आकलन करने के लिए।

अपने शोध की तकनीकी की व्याख्या करते हुए, डॉ मुथु ने कहा, "हमने सूक्ष्म पैमाने में अनिश्चितताओं को निर्धारित करने के लिए प्रयोग किए और परिमित तत्व मॉडलिंग ढांचे के भीतर कम्प्यूटेशनल होमोजेनाइजेशन तकनीक का उपयोग करके मेसोस्केल में गुणों की भिन्नता स्थापित की। मेसोस्केल में अनिश्चितता का भी अनुमान लगाया गया था और इस जानकारी को मैक्रोस्केल सिमुलेशन में ले जाया गया था।"

मोंटे कार्लो सिमुलेशन की तुलना में मेटामॉडलिंग दृष्टिकोण ने कम्प्यूटेशनल प्रयास को लगभग 95% कम कर दिया। यह डिजाइन और विकास प्रक्रिया से जुड़े जोखिम को निर्धारित करने में भी एक महत्वपूर्ण सुधार था।

कंपोजिट के फ्रैक्चर और फेलियर मॉडलिंग पर इस शोध के अलावा, डॉ. मुथु का समूह बायोमेडिकल डिवाइस इनोवेशन पर भी काम करता है।

शोधकर्ता नियमित रूप से वीएसएससी-इसरो, टाटा स्टील (टीएसएएमआरसी), एसएबीआईसी और रॉबर्ट बॉश इंजीनियरिंग एंड बिजनेस सॉल्यूशंस प्राइवेट लिमिटेड जैसे उद्योग भागीदारों के साथ सहयोग करते हैं और उद्योग में व्यावहारिक समस्याओं को हल करने की दिशा में काम करते हैं।