Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нанотрубки обнаружат микротрещину в крыле самолета во время полета
Ученые из Сколтеха создали цифровой двойник полимерного композиционного материала с 2D-датчиком и успешно испытали на нем технологию мониторинга целостности конструкции. Сегодня из полимерных композиционных материалов изготавливают многие крупные конструкции — крылья самолетов, лопасти ветряков, пролеты мостов — и для любой из них будет применима разработанная технология. Она основана на внедрении в композит между слоями с волоконным армированием тонкого слоя углеродных нанотрубок — настолько тонкого, что толщина, например, обшивки самолета, не изменяется, и не нужно заново проектировать деталь при внедрении датчика.
По изменению электропроводности этого слоя можно понять, где в детали возник дефект, а измерения можно проводить даже во время полета. Такой подход называется томографией электрического сопротивления и представляет собой более эффективную и одновременно дешевую замену оптоволоконным датчикам. Результаты испытаний на цифровых двойниках опубликованы в двух статьях в журналах Composite Structures и International Journal of Engineering Sciences.
Чтобы своевременно обнаруживать дефекты в деталях из полимерных композиционных материалов, например в крыле самолета или днище яхты, в них закладывают оптоволоконные датчики и по изменению сигнала делают выводы о трещинообразовании или расслоении — самых распространенных проблемах, связанных с нарушением целостности полимерного композита.
У оптоволоконных датчиков есть ряд недостатков. Во-первых, оборудование для обработки сигнала стоит дорого. Во-вторых, датчик одномерный, то есть он регистрирует лишь те дефекты, которые появляются на пути оптоволокна. В-третьих, внедрение такого датчика само по себе может ухудшить прочность материала.
«Полимерный композиционный материал представляет собой некоторое количество слоев из углеволокна или стекловолокна, пропитанных эпоксидной смолой и спеченных друг с другом. Диаметр волокон — 5–10 микрометров, а диаметр оптоволокна — 50–150 микрометров. Если увеличить эти размеры для наглядности в тысячу раз, получится, что гору карандашей залили клеем и внедрили в нее что-то вроде двухлитровой бутылки газировки. Трудно заложить такой датчик без вреда для механических свойств материала, чтобы на нем не возникли концентрации напряжений, — пояснил руководитель исследования ведущий научный сотрудник Центра науки и технологий добычи углеводородов Сколтеха Сергей Абаимов. — Диаметр же нанотрубок — десятки нанометров, что-то вроде нити в нашем сравнении. Ее всегда можно спрятать в коробке с карандашами, так что она не будет заметна».
Ранее группа Абаимова предложила в качестве альтернативы оптоволокну заменять один из волокнистых слоев в композите на слой углеродных нанотрубок, которые проводят электрический ток и могут служить датчиком для мониторинга целостности детали. В одной из предыдущих работ ученые изготовили образец такого модифицированного композита и исследовали его на прочность. Выяснилось, что нанотрубки не просто не ухудшили, а даже улучшили механические свойства материала.
В этот раз исследователи проверили на цифровом двойнике материала, можно ли по изменению электрического сигнала в слое нанотрубок находить появившиеся в композите дефекты. Оказалось, что можно. Двухмерный датчик охватывает гораздо более широкую зону измерений, чем, например, одномерное оптоволокно, но его сигнал нужно уметь расшифровывать. Чтобы снимать сигнал с датчика, по его периметру заложили электроды (в модели), с которых можно считывать электрический потенциал.
Поскольку электродов не два, а много, датчик получается не одномерным, а двумерным. Тем самым устраняется второй недостаток оптоволокна: где бы ни возник дефект, он попадает в поле зрения датчика. Наконец, оборудование для обработки сигнала в случае с электрической томографией значительно дешевле, чем для оптических сигналов — это обычный мультиметр для измерения электрического сопротивления, только в случае многих электродов он мультиканальный.
«Основная сложность, с которой нам удалось справиться, — как извлечь из многоканального сигнала электродов информацию о разрушениях в материале. Для этого мы обучили алгоритмы машинного обучения распознавать дефекты, — рассказал первый автор двух новых статей с результатами испытания технологии мониторинга целостности Искандер Акманов, аспирант программы „Нефтегазовое дело“ Сколтеха. — Мы использовали напряжения, снимаемые с электродов, в качестве входного вектора в модели машинного обучения и напрямую предсказывали пространственное распределение дефекта с помощью воксельного представления нанокомпозита».
В результате у ученых все получилось: машинное обучение распознает не только появление дефекта разрушения, но и его расположение, размер и форму. В планах — применить разработанные алгоритмы в эксперименте на реальном объекте, например фрагменте крыла самолета, и внедрять технологию в авиастроении. Проект выполнен в рамках программы внутренних грантов Сколтеха Next Generation Program.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии