• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
20.09.2024, 10:57
ПНИПУ
145

В ПНИПУ разработали программу для прогнозирования характеристик сплавов

❋ 4.3

Титановые сплавы широко используют в аэрокосмической, медицинской и автомобильной промышленности из-за высокой прочности, малого веса и устойчивости к коррозии. Однако нехватка экспериментальных данных создает трудности с прогнозированием их характеристик, что замедляет и ухудшает производство. Ученые Пермского Политеха разработали программу для нейросетей, которая с высокой точностью предсказывает показатель шероховатости поверхности сплава. От него зависит износ детали при трении с другими механизмами или поверхностью, а также противостояние коррозии.

В Перми разработали программу для прогнозирования характеристик сплавов / © Christopher Gower, Unsplash

На разработку выдано свидетельство. Исследование проведено в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».

В последние годы методы машинного обучения широко применяются в различных отраслях производства. Одна из ключевых особенностей – необходимость наличия большого количества данных для обучения моделей. Но в реальных промышленных условиях сбор данных затруднен или становится финансово затратным. Особенно это актуально для высокоточных и сложных процессов, таких как обработка титановых сплавов резанием.

Так, например, в производстве двигателей сплав используется для изготовления деталей воздухосборника, корпуса, лопаток и дисков компрессора. Чтобы получить качественную поверхность, требуется оптимизировать режимы резания. Для этого необходима информация о влиянии различных параметров на качество обработки, чтобы спрогнозировать конечный результат. Предсказанием показателей шероховатости занимаются нейросети. Чтобы расширить обучающую выборку и уменьшить затраты на проведение экспериментов, применяется метод искусственного увеличения объема данных – аугментация.

Ученые Пермского Политеха исследовали регрессионную модель аугментации и на ее основе создали программу, которая решает проблему. Такие модели построены на ограниченном наборе информации. Они использовались для генерации дополнительных данных, тем самым создав расширенную базу из 2000 примеров. Полученные результаты применили для обучения нейросетей, предсказывающих шероховатость поверхности сплава ВТ6 (распространен в авиации и ракетостроении).

«Результаты показали, что нейронные сети, обученные на аугментированных данных, достигли высокой точности предсказаний по метрике MAPE равно 3,97 процента. Это говорит о том, что ошибка составила всего 3,97 процента от фактических значений. Другими словами, такой метод эффективен в условиях ограниченного объема исходных данных», – поясняет Вадим Данелян, аспирант кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики, руководитель группы молодежного проектно-технологического бюро передовой инженерной школы «Высшая школа авиационного двигателестроения» ПНИПУ.

«Мы создали программу, которая не только подбирает необходимые режимы резания титановых сплавов ВТ6 для достижения нужного уровня шероховатости, но и может применяться при обработке сталей и других сплавов», – комментирует Андрей Клюев, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ.

Применение программы ученых Пермского Политеха позволяет расширить выборку, реализовать корректный процесс обучения искусственных нейросетей и добиться высокой точности прогноза будущих характеристик сплава, в том числе показателя шероховатости, от которого зависит срок износа деталей. Предложенный подход можно адаптировать для других процессов обработки материалов в различных областях промышленного производства. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
19 августа, 15:54
Елена Авдеева

К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.

20 августа, 08:00
Денис Яковлев

Люди, которые были на грани смерти, затем иногда рассказывают, как мчались навстречу необычайно яркому свету или видели всю свою жизнь, проносящуюся перед глазами. Эти переживания на первый взгляд напоминают галлюцинации под воздействием некоторых психоделиков. Но есть и существенные различия, обнаружили исследователи из Великобритании.

19 августа, 14:32
ФизТех

Физики из МФТИ и Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» разработали новую теоретическую модель, которая разрешает многолетние противоречия в описании одной из самых опасных неустойчивостей плазмы в установках термоядерного синтеза. Предложенный подход позволяет точнее предсказывать поведение плазменного шнура и открывает путь к созданию более надежных систем управления для будущих термоядерных реакторов, включая международный проект ITER.

16 августа, 19:09
Адель Романова

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.

18 августа, 11:11
Денис Яковлев

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».

15 августа, 08:25
Любовь С.

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.

25 июля, 07:47
Адель Романова

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.

6 августа, 20:59
Татьяна Пичугина

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.

22 июля, 14:44
ФизТех

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.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно