Moteurs évolués
Les modèles informatiques développés à l'Université Wisconsin-Madison servent non seulement à concevoir des moteurs, mais les algorithmes du modèle aident à augmenter les performances du carburant et à réduire la pollution. Ces algorithmes sont appelés algorithmes génétiques et respectent les lois proposées par Darwin.
Les modèles développés par Peter Senecal analysent la combinaison de milliards de facteurs qui peuvent influencer la performance d'un moteur et choisir le plus approprié. Le principal avantage du modèle est qu'il permet d'augmenter la performance du carburant et de réduire la pollution ensemble, ce qui était jusqu'ici impossible. Dans Silicon Graphics, un moteur diesel a été conçu qui, en utilisant un superordinateur, émet 3 fois moins d'oxyde nitrique et 50% moins de cendres. Dans le même temps, le moteur consomme 15% de moins.
On commence à travailler avec 5 unités de différentes combinaisons de six paramètres d'un système moteur. Le modèle informatique choisit les deux meilleurs parmi ces 5 et avec eux se forme une nouvelle génération. Le processus continue jusqu'à détecter le lecteur le plus approprié.
Selon Senecal, ce système réduit les calculs car il ne fait que les meilleures combinaisons. Ainsi, le travail des décennies peut être achevé en quelques semaines. La même technique peut être adaptée à un autre type de moteurs ou de pièces.
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