В Челябинске разработали ИИ-систему для мгновенной оценки прочности металлоконструкций
⚙️ Исследователи Южно-Уральского государственного университета создали нейросетевую систему, способную практически мгновенно анализировать состояние металлических конструкций и прогнозировать риск их повреждения. Разработка ориентирована на промышленное применение и, по словам авторов проекта, не имеет доступных аналогов, информирует ТАСС.
Новая технология появилась при поддержке Российского научного фонда под руководством кандидата технических наук Алексея Ерпалова. Основная задача системы — заменить трудоёмкие методы расчёта более быстрым интеллектуальным анализом.
⚙️ В отличие от традиционных подходов, где оценка прочности может занимать часы из-за сложного перебора сценариев нагрузки, нейросеть выполняет вычисления за доли секунды ⚙️
Алгоритм обучили на большом массиве инженерных данных, благодаря чему система способна предсказывать поведение стальных и алюминиевых конструкций при нестабильных нагрузках.
⚙️ Как отмечают разработчики, цель проекта заключалась не столько в повышении точности расчётов, сколько в резком ускорении процесса без серьёзной потери качества. По данным команды, точность прогнозов достигает 95–99%, что сопоставимо с классическими инженерными методами.
Учёные видят сразу несколько направлений для внедрения технологии. Одно из них — ускорение проектирования промышленных объектов. Использование нейросети позволит инженерам быстрее получать результаты прочностного анализа без необходимости глубокой специализации в расчётных методиках.
Второе направление связано с созданием цифровых двойников оборудования и конструкций. Предполагается, что система сможет в режиме реального времени получать информацию с датчиков, отслеживать вибрации и нагрузки, а затем заранее предупреждать о возможных неисправностях.
В качестве примера в университете приводят прокатные станы металлургических предприятий: нейросеть сможет обнаруживать признаки потенциальной аварии задолго до выхода оборудования из строя, что позволит снизить затраты на ремонт и избежать простоев производства.
________________________
⚙️ Делитесь интересными новостями с производственных площадок с фото и видео: @pgm_editorial
⚙️ #новости
