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 Пермском Политехе сделали шаг к разработке системы контроля процессов проволочного аддитивного производства
Аддитивное металлическое производство — прорывная технология этого столетия, которая позволяет создавать металлические изделия по их 3D-модели путем «печати» слой за слоем. Трехмерная наплавка металлами обладает высоким потенциалом внедрения в таких отраслях, как авиация, автомобиле-, судостроение и энергетика. Технология позволяет создавать изделия сложной формы с минимальными потерями материала, что особенно важно при использовании дорогостоящих сплавов. Но для контроля трехмерной наплавки оператору нужно непрерывно следить за процессом, при этом печать одного изделия может занимать несколько дней. Ученые Пермского Политеха разрабатывают интеллектуальную систему контроля проволочного аддитивного производства. С ее помощью можно автоматизировать производственный процесс и определение дефектов, сократить время проверки печати и достичь более высоких стандартов качества.
Аддитивные технологии играют ключевую роль в производстве сложных деталей для авиастроительной отрасли, обеспечивая необходимые механические характеристики, такие как прочность и термостойкость. В нефтегазовой отрасли 3D-печать также находит применение в создании заготовок, которые впоследствии преобразуются в готовые детали.
Главные преимущества такой технологии – это возможность изготовления различных металлических изделий на одной производственной линии, существенное снижение временных и финансовых затрат. Это играет ключевую роль для наукоемких отраслей промышленности, так как срок изготовления литейных деталей уменьшается с 6-9 месяцев до 3-7 дней, а промежуточных заготовок с 3-12 месяцев до 3-14 дней.
Ученые ПНИПУ разрабатывают интеллектуальную систему контроля процессов проволочного аддитивного производства. Она состоит из двух частей: в аппаратную входят камера и датчики, а в программную – нейронная сеть. Использование комплекса позволит в автоматическом режиме контролировать прирост слоя и получаемую геометрию изделия, определять дефекты сварочных швов и информировать о них оператора.
Система контроля установлена на роботе-манипуляторе рядом со сварочной горелкой. Первоначально робот выполняет наплавку слоя, следуя заданной траектории. Затем он смещается так, чтобы снова пройти эту траекторию, но уже датчиками. Если сделано плохо, то процесс останавливается и оператор получает уведомление. На экране управления отображается, на каком участке траектории произошла ошибка. Оператор может навести на него и посмотреть подробную информацию: система покажет фотографии – одну простую, вторую обработанную нейросетью, на которой будет цветами отмечены дефекты. Таким образом, можно оставлять робота, пока он не подаст звуковой сигнал о проблеме.
«Мы используем новейшие технологии машинного обучения, включая нейросети, которые умеют распознавать изображения. Благодаря этому наша разработка может учиться на огромном количестве данных и очень точно находить ошибки в сварных швах. Ее можно настроить так, чтобы она отвечала специфическим требованиям нашего производства. Например, если нужно работать с новым типом металла, мы можем добавить параметры, которые помогут системе лучше распознавать дефекты именно для этого металла», – поделился научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «материал-технология-конструкция» ПНИПУ Роман Давлятшин.
Целевая аудитория проекта – это организации, использующие в своем производстве аддитивные роботизированные комплексы. Лаборатория в ПНИПУ оснащена специализированным роботом-манипулятором, где проводят тестирование системы по наплавке сложнопрофильных заготовок. Заказы на изготовление этих деталей поступают от реальных промышленных предприятий, проект имеет не только теоретическую значимость, но и практическую применимость.
В будущем разработка ученых Пермского Политеха позволит автоматизировать процесс «выращивания» металлических заготовок. Результатом станет прототип устройства, который может определять дефекты и следить за высотой наплавленного слоя, чтобы контролировать геометрию выращиваемого изделия. Такая система контроля сварки уменьшит ошибки и количество брака, повысит качество работы комплексов.
Telegram 
Дзен 
VK Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
В прошлом ИИ-системы выполняли определенный набор задач, а при появлении новых их нужно было переобучать. На это уходили дополнительные финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые первыми в мире создали модель в области контекстного обучения (In-Context Learning), которая на нескольких примерах сама может учиться новым действиям.
Современные млекопитающие небольшого размера вроде крыс и других грызунов быстро созревают, спариваются, чтобы оставить потомство, и довольно скоро умирают. Однако так было не всегда. Анализ окаменелых останков вымерших млекопитающих под названием Krusatodon kirtlingtonensis показал, что эти мышеподобные существа жили дольше и взрослели медленнее, чем близкие к ним современные потомки.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.
Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.
На сегодня удалось подтвердить существование тысяч экзопланет, но лишь около 25 из них получилось запечатлеть напрямую. Причем из них лишь шесть объектов старше 100 миллионов лет. И вот, наконец, ученые смогли сделать снимок взрослой экзопланеты.
Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.
Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.
Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.
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
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно