Ученые из Челябинска создают предсказывающую «усталость» металла нейросеть

Команда ученых центра виброиспытаний и мониторинга состояния конструкций Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) в Челябинске разрабатывает нейросеть, которая поможет прогнозировать «усталость» металла и предотвращать аварии на производстве, сообщили в аппарате губернатора и правительства Челябинской области.

Исследовательская группа под руководством заместителя директора центра виброиспытаний и мониторинга состояния конструкций Алексея Ерпалова уже работает с индустриальными партнерами над созданием уникального программного продукта. Их главная цель — дать инженерам инструмент, способный за доли секунды предсказать усталостную долговечность металлоконструкций. Этим термином обозначают способность конструкции выдерживать многократно повторяющиеся нагрузки до момента образования трещин и разрушения. «Усталость» металла — ключевой параметр, который влияет на срок службы и надежность металлоконструкций.

В своей работе ученые используют гибридные нейронные сети, обученные на проверенных данных механики разрушения. При классическом подходе инженеру приходится ждать результатов сложных расчетов, а разработка ЮУрГУ будет выдавать прогноз практически мгновенно.

«К примеру, инженер-проектировщик поменял кронштейн или добавил жесткости и тут же хочет понять, как это скажется на долговечности конструкции. Наша модель даст ему ответ, даже если нагрузки носят случайный, нестационарный характер, как, например, вибрации автомобиля на разных типах дорожного покрытия», — пояснил Алексей Ерпалов.

Вместе с увеличением скорости точность прогнозов останется на высоком уровне — около 95-99%, что сопоставимо с классическими методами. В перспективе разработку также смогут использовать при создании цифровых двойников оборудования. Это поможет анализировать текущие аномалии, вибрации и прогнозировать остаточный ресурс, предупреждая внезапные аварии.