В России ИИ предотвратит усталость металла

Российские инженеры разработали новый инструмент для оценки срока службы узлов и деталей автомобильного и авиационного транспорта. Методика создана в Южно-Уральском государственном университете и сочетает математические модели советской школы сопромата с современными алгоритмами искусственного интеллекта. Использование методики позволяет прогнозировать появление дефектов оборудования без проведения дорогостоящих натурных испытаний и заранее выявлять риск аварий.

С учётом реальных условий

По словам руководителя проекта Алексея Ерпалова, главное преимущество нового метода — учёт реальных режимов эксплуатации.

«Мы создаём не просто статистическую модель, а рассчитываем долговечность с учётом всех нагрузок, которые испытывают детали в движении. Такая точность была недостижима при старом эмпирическом подходе», — отметил он.

В университете создан цифровой стенд, представляющий собой виртуальную модель транспортного узла, на котором имитируют реальные нагрузки и вибрации, которые изделие испытывает в реальных условиях эксплуатации. Алгоритм анализирует, как микроповреждения превращаются в трещины, и вычисляет срок безопасной работы деталей. Это помогает производителям точнее планировать цикл жизни изделия, межсервисные интервалы, снижать издержки и повышать надёжность техники.

Точные прогнозы

Ерпалов подчёркивает, что новая методика уже показывает высокую точность прогнозирования:«Мы видим, что прогнозы совпадают с реальными испытаниями. Это открывает путь к созданию цифровых двойников узлов транспорта».

В дальнейшем разработку планируют адаптировать для железнодорожной техники, авиации и промышленного оборудования.

ЮУрГУ развивает этот проект в рамках государственной программы поддержки университетов «Приоритет-2030». Разработка может стать инструментом перехода к предиктивному обслуживанию, когда техника сама «предупреждает» о приближении критического износа и вероятности отказа.