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.
В ПНИПУ разработали программу для прогнозирования характеристик сплавов
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.
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.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
На отвесных скалах итальянского побережья, куда десятилетиями поднимались только скалолазы, скрывалась уникальная находка. Речь идет о загадочных отпечатках, которые рассказали драматическую историю, развернувшуюся много миллионов лет назад. Ученые считают, что стали свидетелями момента внезапной паники животных, причиной которой было землетрясение.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно