Профессора РУДН увеличили «время жизни» стальных деталей с помощью нейронной сети
Ученые РУДН, Италии, Канады и Турции с помощью искусственной нейронной сети смогли предсказать устойчивость стальных деталей и найти оптимальное защитное покрытие.
Повторяющиеся нагрузки на металлические детали вызывают «усталостное разрушение». Каждое напряжение приводит к микротрещинам, которые со временем накапливаются. Появляются более крупные повреждения, и, наконец, деталь выходит из строя. Усталостное разрушение неизбежно происходит практически во всех механизмах, это касается всех областей промышленности, поэтому технологи и ученые ищут способы укрепить металл с помощью различных покрытий и способов обработки. Профессора РУДН совместно с коллегами из Италии, Канады и Турции построили искусственную нейронную сеть, которая способна предсказать время жизни детали из стали AISI 1045, из которой состоят детали половины продукции машиностроения, и подобрать оптимальное покрытие.
«Большинство компонентов машин в морской, нефтегазовой промышленности, в ветроэнергетике подвержены воздействию повторяющихся приложенных нагрузок, которые вызывают усталостное разрушение. Поскольку феномен усталостного разрушения очень чувствителен к различным параметрам, включая материал, нагрузку, температуру, влажность, вибрацию и так далее, для его анализа удобно применять нейронные сети», — Реза Каши Заде Казем, профессор департамента транспорта РУДН.
Инженеры создали нейронную сеть, которая способна оценить «время жизни» углеродистой стали AISI 1045 с различными типами покрытий под действием повторяющихся нагрузок. В качестве защитных покрытий в модели использовали никель, закаленный хром и цинк. Исследователи РУДН добились 99% точности предсказаний нейронной сети. Более того, авторы смогли подобрать оптимальное защитное покрытие — слой никеля или цинка толщиной
Сначала ученые РУДН провели серию экспериментов с настоящими стальными деталями. 23% полученных данных использовали для обучения нейронной сети, а остальные — для проверки получившихся предсказаний. Ученые опробовали несколько нейронных сетей, с разным количеством внутренних слоев и нейронов в каждом слое.
«Мы исследовали влияние различных традиционных промышленных покрытий, включая никель, хром и цинк, которые обычно используются для повышения коррозионной стойкости, на усталостную долговечность углеродистой стали AISI 1045. Результаты экспериментов показали, что покрытия из никеля и теплого цинкования толщиной 13 мкм повышают усталостную долговечность. Напротив, закаленный хром снижает усталостную долговечность стали AISI 1045», — Игорь Данилов, доктор технических наук, директор департамента транспорта РУДН.
Результаты опубликованы в журнале JMSE.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.