Композиты с ИИ: новый шаг к интеллектуальным материалам сделали Уральские ученые
Ученые Института механики сплошных сред филиала Пермского Федерального исследовательского центра Уральского отделения РАН разработали модель искусственной нейронной сети, которая позволяет получить информацию о нагрузке, действующей на конструкции и сооружения. Обрабатываемые нейросетью данные получены на основе измерения деформаций волоконно-оптическими датчиками.
Выполненные исследования ― это важный этап создания интеллектуальных систем деформационного мониторинга на базе волоконно-оптических датчиков. Потенциально такие системы обеспечат регистрацию возникновения и развития дефектов в материалах и конструкциях и позволят прогнозировать их механические состояния.
Одно их новых направлений работы института связано с применением технологий машинного обучения в задачах механики деформируемого твердого тела. В рамках этого направления разрабатываются методы решения обратных задач механики твердого тела, открывающие новые возможности контроля механического состояния конструкций. Одна из актуальных задач при эксплуатации конструкций из композиционных материалов ― регистрация места, величины и времени приложенной нагрузки на основе показаний волоконно-оптических датчиков, встроенных в композиционный материал.
Появились волоконно-оптические датчики, обеспечивающие измерение различных параметров, в частности, деформаций вдоль всей длины. Размеры этих датчиков позволяют встраивать их в материалы, например, в полимерные композиты на технологической стадии создания изделий. Таким образом, создается конструкция с «нервной системой», которая обеспечивает постоянный поток информации о механическом состоянии и поведении конструкций. Используя эти данные совместно с технологиями машинного обучения, можно разработать методы решения обратных задач механики деформируемого твердого тела.
Источник: Научная Россия
Login with Google
Комментарии