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.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
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