В рамках одного из проектов мне потребовалось увеличить надёжность механической системы. Основной фактор, снижающий её долговечность, – это износ компонентов. Я решил изучить, какие научные решения существуют для этой проблемы, и параллельно протестировать возможности современных нейросетей. Своими наблюдениями делюсь в этой статье.
Хотя в интернете активно обсуждают ChatGPT и его «революционные» возможности, лично я не могу им воспользоваться – сервис недоступен в России даже на платной основе. В качестве альтернативы я выбрал DeepSeek – китайский ИИ-аналог, который оказался весьма удобным: у него есть веб- и мобильная версии с синхронизацией истории запросов, и при этом он совершенно бесплатен.
Детали проекта, где требовалось повысить надёжность, я раскрывать не стану – коммерческая тайна. Все вопросы к нейросети буду формулировать в общем виде, без специфических деталей. Условно назовём это «вечным двигателем» – не в нарушение термодинамики, а как идеальный механизм, не подверженный износу.
Какая шероховатость нужна
Первый мой запрос в DeepSeek был достаточно простым - как бы я разговаривал с человеком.
Мне необходимо повысить стойкость к износу пары трения. Предложи, пожалуйста, варианты решения этой задачи. Дай варианты, которые имеют широкое применение, а также варианты, которые имеют специфическое применение.
Выдал он мне ответ из 5 общих направлений повышения стойкости к износу. В каждом ещё по 3-4 подраздела:
- работа с геометрией пары трения
- подбор материала контактирующих пар
- работа с поверхностными слоями
- рекомендации по учёту силовых и температурных нагрузок
- указания на необходимость подбора смазки.
В целом, ничего нового. Но достаточно структурированно – можно себе чек-лист сделать, чтобы ничего не забыть.
Из необычного, DeepSeek обратил внимание на то, что шероховатость должна быть оптимальной, но не обязательно минимальной! Это интересно. Прошу его уточнить.
Пожалуйста, дай ссылки на научные работы и инженерные рекомендации по выбору оптимальной шероховатости в парах трения. Кратко опиши какие материалы рассматриваются в работе, какие условия нагружения.
И он выдал вполне интересную информацию. Напомнил про ГОСТ 2789-73 «Шероховатость поверхности», дал ссылки на полезные сайты, где есть даже калькуляторы по расчёту основных узлов механизмов: опоры, редукторов, передач и так далее. Нейронка информацию по шероховатости сама свела в компактную табличку – распечатывай и вешай себе на стенку.
ИИ выдала список типичных ошибок:
- Указание только верхнего предела шероховатости без нижнего (кроме цилиндров).
- Использование параметра Ra для поверхностей с периодическим профилем (например, после фрезерования), где Rz информативнее.
И список журналов по этой теме дал. Кстати, по шероховатости создана целая наука – трибология.
Необычные способы снижения износа
Решил поисследовать необычные способы снижения износа:
Напиши подробнее о специфических и продвинутых методов снижения износа (для особых случаев). Дай ссылки на применение того или иного метода в реальной конструкции.
Тут ответ оказался похуже, чем я ожидал. Возможно, нейронка «устала» (встречал такую особенность у ИИ), либо я как-то обще промт написал. Начал давать ссылки на способы оценки «морального износа» оборудования, зданий и сооружений.
Но и в полученном результате я увидел для себя пользу. Много ссылок на исследования и разработки у железнодорожников: тормоза, пара «колесо-рельс». Действительно, нагрузки большие, ресурсы должны быть бешенными, а ещё все должно быть дёшево! Кое-что для изучения есть по ссылкам в области бурения скважин и в области разработки режущего инструмента.
Всё, что мне выдала нейронка по поводу повышения износостойкости пары трения, я собрал в виде майн-карты.
Самоорганизующиеся трибопокрытия
Заинтересовали меня самоорганизующиеся трибопокрытия. Поспрашивал я нейронку на эту тему и вышел на эффект Д.Н. Гаркунова: создание самоостанавливающейся плёнки в зоне контакта. Эта плёнка состоит в основном из меди. Ещё я узнал, как вода разрушает зону контакта в паре трения. И это не ржавчина!
Известно, что даже самая полированная поверхность имеет микронеровности. Когда в паре трения микронеровности двух трущихся поверхностей встречаются, то в этом месте выделяется очень много тепла. Этого тепла достаточно, чтобы разложить воду (а она есть почти всегда) на кислород и водород. И при этом поменять кристаллическую решётку с α-Fe на γ-Fe (это происходит при температурах 900…1400 °С). Вот такие высокоэнергетические процессы идут в микрозонах!
Так вот, кристаллическая решётка γ-Fe отличается тем, что расстояние между атомами железа в ней больше примерно на 25%, чем в кристаллической решётке α-Fe. В это увеличенное расстояние проникают атомы водорода. Когда кристалл остывает и сжимается, водород разрывает связи между атомами железа – образуется микротрещина. Процесс повторяется, но уже с большим тепловыделением. Так и разрушается поверхность контакта.
Весь процесс я попытался изобразить схематически. Вначале нарисовал руками. Потом попросил перерисовать рисунок в Perplexity (тоже доступная в России нейронка) – получилось вполне как для научного журнала. Только надо малость «подправить напильником» в каком-нибудь редакторе (Paint – вполне подойдёт). И попросил исправить рисунок в Qwen – получилось ровнее, но на иллюстрацию в ваковском журнале слабо смахивает.
В итоге вечный двигатель создать не получилось. Да и нейронки инженера в обозримом будущем не заменят (если инженер не отупеет, конечно). Но то, что с нейронкой можно сделать намного больше, чем без неё – это я понял. Надо изучать новый инструмент!
А как вы работаете с нейронками? Боитесь ли, что они заменят вас?