"бесплатные" источники академических знаний

Нашел занятный пост в LinkedIn, и привожу его перевод. У меня довольно противоречивое отношение к платнымым научным публикациям. Нарушать авторские права плохо, но публиковаться в OpenAccess не у всех есть деньги. Хотя мое субъективное мнение, что если уж вы написали действительно классную статью с прорывными результатами, то и пара тысячь доллоров в бюджете вашей научной орнанизации на оплату OpenAccess публикации найдется.

1. Unpaywall --> https://unpaywall.org/
Установите это расширение для браузера Chrome и читайте статью прямо на сайте журнала легально и бесплатно.

2. Open Access Button (OAB) --> https://lnkd.in/ex2kAJ7v
Скопируйте и вставьте ссылку на статью или DOI на сайте OAB. Статья будет доступна на следующей странице. Легально.

3. PaperPanda --> https://paperpanda.app/
Как и Unpaywall, это расширение для Chrome позволяет получить доступ к миллионам научных работ в один клик.

4. DOAJ --> https://doaj.org/
Как следует из названия, DOAJ (Directory of Open Access Journals) предоставляет бесплатный доступ к миллионам научных работ со всего мира.

5. OA[.]mg --> https://oa.mg/
Подобно Google, этот сайт был создан специально для поиска научных статей. Доступно более 250 миллионов статей.

6. Core --> https://core.ac.uk/
Крупнейшая в мире база данных научных работ, содержащая более 298 миллионов работ со всего мира, доступ к которым можно получить бесплатно.

7. arXiv --> https://arxiv.org/
Специально для любителей естественных наук и экономики этот сайт предоставляет бесплатный доступ к 2,4 миллионам научных работ.

8. Tandfonline --> http://www.tandfonline.com
Доступ к 200++ открытым журналам можно получить одним щелчком мыши.

9. JSTOR https://www.jstor.org/
JSTOR предоставляет доступ к тысячам академических журналов, книг и первоисточников по различным дисциплинам. Не будучи полностью бесплатным, JSTOR предлагает ограниченный доступ к контенту без подписки, что делает его частичной альтернативой Sci-Hub.

10. Zenodo https://zenodo.org/.
Разработанный в рамках европейской программы OpenAIRE и управляемый ЦЕРНом, Zenodo является универсальным репозиторием с открытым доступом. Он позволяет исследователям размещать научные работы, наборы данных, исследовательское программное обеспечение, отчеты и другие материалы, связанные с исследованиями.

11. Wosonhj.com
Wosonhj.com - менее известная, но развивающаяся платформа, предоставляющая доступ к академическим ресурсам. Это платформа, которая призвана упростить поиск научных статей и книг.

12. ResearchGate https://lnkd.in/eKm-D6Jm
ResearchGate - это социальная сеть для ученых и исследователей, где они могут делиться своими работами, задавать вопросы и отвечать на них, а также находить соавторов. В отличие от Sci-Hub, ResearchGate работает в рамках правового поля, предоставляя доступ к обширному хранилищу статей, загруженных самими авторами. Удобный интерфейс и интерактивная платформа делают его отличным ресурсом для ученых.

13. Google Scholar https://lnkd.in/gJgcCm34
Google Scholar предлагает простой способ широкого поиска научной литературы. Он индексирует статьи из различных онлайновых научных журналов, обеспечивая легальный доступ к исследованиям. Хотя Google Scholar не такой всеобъемлющий, как Sci-Hub, он является мощным инструментом для исследователей.

Оригинальный пост https://www.linkedin.com/posts/engrdrvicky_sci-activity-7198341936720605184-OkzU/

pymoo: Multi-objective Optimization in Python

Фреймворк предлагает современные алгоритмы одно- и многоцелевой оптимизации, а также множество других функций, связанных с многоцелевой оптимизацией, таких как визуализация и принятие решений. pymoo доступен на PyPi. Список алгоритмов:
- GA: Genetic Algorithm
- BRKGA: Biased Random Key Genetic Algorithm
- DE: Differential Evolution
- PSO: Particle Swarm Optimization
- Nelder Mead
- Pattern Search
- CMA-ES
- ES: Evolutionary Strategy
- SRES: Stochastic Ranking Evolutionary Strategy
- ISRES: Improved Stochastic Ranking Evolutionary Strategy
- G3PCX: A Computationally Efficient Evolutionary Algorithm for Real-Parameter Optimization
- NSGA-II: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
- R-NSGA-II: Reference Point Based Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms
- NSGA-III
- U-NSGA-III
- R-NSGA-III
- MOEA/D
- C-TAEA
- AGE-MOEA: Adaptive Geometry Estimation based MOEA
- AGE-MOEA2: Adaptive Geometry Estimation based MOEA
- RVEA: Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm
- SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume
- D-NSGA-II: Dynamic Multi-Objective Optimization Using Modified NSGA-II
- KGB-DMOEA: Knowledge-Guided Bayesian Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm

https://github.com/anyoptimization/pymoo-data/raw/main/animation.gif

https://www.pymoo.org/

Turbodesigner
Turbodesigner - это инструмент, который, задавая такие параметры, как соотношение давлений и массовый расход, может генерировать конструкции с использованием среднелинейного проектирования (mean-line design), анализа обтекания лопаток и, в конце концов, создавать CAD-модель, которую можно экспортировать в файлы STL и STEP.

В настоящее время он генерирует осевые компрессоры, а при дальнейшей доработке - осевые турбонасосы для жидкостных ракетных двигателей.

Переведено с помощью www.DeepL.com/Translator (бесплатная версия)

https://github.com/OpenOrion/turbodesigner

TexMind Braider

Я уже много раз рассказывал про специализированный CAD софт для моделирования структуры композитных изделий путем намотки. Но сегодня у нас еще более диковинная система. Сегодня софт для проектирования оплеток! При этом данное ПО может взаимодействовать и с LS-DYAN, и с Abaqus. Говорят, что можно это все и в SpaceClaim выгрузить.

https://youtu.be/CMiGnN9YWjI

HPC рекомендации MicroConsult для Ansys Mechanical II

Хотите посмотреть на людей, которые могут решить нелинейную статическую задачу на 500 MDOF в APDL? А что если я скажу, что они решают такие задачи прямым Sparse решателем in-core?!?!?! Вторая часть доклада MicroConsult про эффективное использования HPC для Ansys Mechanical еще интереснее чем первая. Одно из открытий для меня, что hybrid-mpp режим в APDL помогает обойти ограничения кластера по памяти.
https://www.youtube.com/watch?v=YXhK_m6fQJk

FVmat и мета материалы с ИИ в Ansys

Да, опять неправильное использование термина ИИ, но такое сейчас время, а я устал бороться за чистоту терминологии. FVmat кажется сделали эффективный материал, который может имитировать теплопроводность более сложной геометрической структуры. Получается что-то вроде концепции представительного элемента объема, но только с учетом локальной структуры материала в каждой точки, а не среднего значения по всей модели. Звучит криво, и я пока не придумал, как это четко и лаконично описывать. Кстати, такой подход для моделирования композитов уже внедрен в LS-DYNA R14 в модели *MAT_DMN_COMPOSITE_FRC. Там подход нахвали Deep Material Network.

А есть что с "ИИ" моделями материалов у других CAE вендоров?

https://fvmat.com/heatbeta/

Particleworks про движение автомобилей вброд

В связи с дождями в пару недель назад - это оказалось актуальной для Германии задачей.

https://www.youtube.com/watch?v=9mDipw8wMD4

LS-DYNA и расследование катастрофы шаттла «Колумбия»

21 год назад, 1 февраля 2003 года, шаттл «Колумбия» разрушился при входе в атмосферу. Судебно-медицинская экспертиза обломков «Колумбии» в конечном итоге привела следователей к выводу, что прорыв в системе тепловой защиты шаттла был вызван ударом большого куска пены, который оторвался от внешнего бака и пробил нижнюю часть левой передней кромки крыла, обрекая экипаж на трагический конец. Испытание выстрела блоком пены на высокой скорости из пневматической пушки подтвердило эту гипотезу, что привело к тому, что NASA инициировало программу по улучшению ударопрочности передней кромки крыла с помощью моделирования.

При помощи LS-DYNA удалось численно повторить эксперимент и подтвердить причины аварии. В очередной раз были продемонстрированы способности данного кода для предсказания повреждений при ударах различных обломков в корпуса летательных аппаратов.

Вот несколько публично доуступных документов, рассказывающих об интересной работе, проведенной NASA.

3D TIMON

Еще одно новое для меня название, хотя говорят, что данные CAE софт разрабатывается уже 35 лет компанией Toray Group из Японии. Тут у нас моделирование всех видов производственных процессов из полимеров. Выглядит как смесь Moldex и PolyFlow.

https://www.3dtimon.com/en/

SB3C 2024 FEBio Workshop

У решателя FEBio состоялся воркшоп. FEBio вообще, это суровый академический код, созданный для решения всякой адовой нелинейности биомеханике. Оказывается, у FEBio есть не только решатель, но и даже свой GUI под названием FEBio Studio, и это не первая его версия.

https://youtu.be/8gg4b7aB31I

Vortex-Radioss

Консалтинговое бюро Vortex CAE создало открытую Python библиотеку, которая умеет конвертировать результаты расчетов из формата Radioss в формат LS-DYNA d3plot. И теперь пользователи OpenRadioss могут пользоваться великим и ужасным LS-PrePost не только для подготовки модели, но и для пост процессинга.

https://www.vortex-cae.com/vortex-radioss

MeshGPT - ИИ генерация (почти) сеток

Я уже лет 7-8 говорю, что машинное обучение должно помогать решать такие нечеткие задачи, как создание качественных сеток. Действительно, ведь кто бы там что не говорил, у нас до сих пор нет ни одного комического сеточного генератора, который автоматически создавал бы качественную HEX сетку для произвольного тела. Но вот, кажется, что дело сдвигается с мертвой точки. Сегодня у нас в меню MeshGPT, который умеет генерировать поверхностные треугольные сетки. Это уже что-то. Разработано совместно Technical University of Munich, Politecnico di Torino и AUDI AG.

https://youtu.be/UV90O1_69_o

Опыт DLR Institute of Structures and Design в использовании решателей ESI для FSI

Неплохая презентация о применении FSI в явном прочностном решателе в рамках задачи аварийной посадки самолета на воду. Приятно видеть много экспериментальных подтверждений. ESI PamCrash (или как его теперь называют) все еще живой.

https://lnkd.in/gSKP4PAV

MeshAnything - с ваших слов сетка построена

Данный код использует часть функционала MeshGPT для генерации упрощенных поверхностных треугольных сеток. На вход данная модель получает данные в куче форматов: облако точек, высоко полигональная модель, аналитическая геометрия, картинка аналитической геометрии или даже совестное описание. Делаем ставки: через сколько месяцев у нас появятся AI сеточные генераторы для FEM/CFD расчетов?

https://buaacyw.github.io/mesh-anything/

Куча лекций вокруг прикладной механики

Clayton Pettit, младший преподаватель в University of Alberta, что в Канаде, выкладывает на свое канале лекции по темам, как например, Engineering Statics, Solid Mechanics, Finite Element Method. Просвещаемся и практикуем английский.

https://youtube.com/@claytonpettit?si=ZGXrYj_A_l5IfR-P