В России создали «цифромобиль» для оценки долговечности транспортных конструкций

Учёные Южно-Уральского государственного университета создали революционный метод оценки долговечности конструкций самолётов, автомобилей и другой техники с использованием нейронных сетей. Этот подход позволяет с высокой точностью прогнозировать, как долго прослужат детали в реальных условиях эксплуатации, и предотвращать аварии.

Традиционные методы расчёта усталости металла основывались на длительных физических испытаниях и часто давали приблизительные результаты. Российские исследователи объединили фундаментальную теорию долговечности с современными технологиями искусственного интеллекта. Ключевым инструментом стал «цифромобиль» – виртуальная модель, которая имитирует поведение всех узлов транспортного средства под разными нагрузками.

«Транспортные средства каждый день испытывают нагрузки и вибрации. Со временем мелкие повреждения накапливаются, перерастают в трещины, – объясняет руководитель проекта Алексей Ерпалов. – Мы хотим совместить проверенный советский подход с технологиями XXI века, сделав возможным точный расчёт ресурса деталей даже в условиях резко изменяющихся нагрузок».

Симуляция износа в процессе моделирования

Уникальность метода – в решении главной проблемы обучения нейросетей: нехватки данных. Учёные нашли способ создавать практически неограниченные объёмы синтетических данных на основе коротких записей с датчиков, установленных на реальном транспорте.

«Наше изобретение состоит в том, что мы не просто создаём новые данные, а дополнительно учитываем фактор долговечности, – уточняет Алексей Ерпалов. – Берём короткий реальный сигнал и моделируем его на большее время. Таким образом, мы видим, как меняется степень повреждения конструкции. По сути, мы симулируем износ прямо в процессе моделирования».

Разработку поддержал грант Российского научного фонда. На выходе планируется создать удобное программное обеспечение для инженеров и сервисных служб, которое позволит анализировать состояние конструкций и заблаговременно планировать обслуживание.

Внедрение технологии позволит производителям снизить затраты на испытания, минимизировать количество неожиданных поломок, сделать транспортные средства надёжнее и безопаснее, что важно как для России, так и для мирового рынка.