В Челябинске искусственный интеллект научился "варить" сталь

Сверхвысокопрочные стали с алюминиево-кремниевым покрытием активно применяются в автопроме благодаря своим надёжности и функциональности. Материал снижает вес автомобиля и усиливает его безопасность. Но работа со сталью такого уровня прочности непроста. Актуальной проблемой в этой области и занимались учёные ЮУрГУ.

В ходе крупномасштабного исследования с помощью экспериментальных методов и компьютерного моделирования в университете изучили влияние алюминий-кремниевого покрытия стали на механизм износа электродов в процессе точечной сварки. Полученные данные станут основой уникальной базы данных, в которую войдут переменные сварочные параметры режимов сварки, микроструктура, поле напряжений, температурное поле и поле деформации электрода в процессе его износа.

Следующий этап — создание при помощи искусственного интеллекта программы мониторинга изменения состояния электрода при точечной сварке и автоматического прогнозирования срока службы сварочного электрода. Использовать ПО можно будет в самых разных отраслях промышленности. По словам авторов проекта, уже в ближайшие годы применение программы поможет российским предприятиям заметно повысить эффективность и конкурентоспособность.

Автор исследования Чжао Давэй, PhD в области машиностроения, рассказал о возможностях применения программы мониторинга с помощью искусственного интеллекта подробнее:

«Новая мощная модель контроля процесса отказа электрода, основанная на системе контактной точечной сварки и передовых подходах к машинному обучению, изменит парадигму сварочного производства. В том числе сократит вмешательство человека, время производства, потребление энергии, отходы сырья, общие затраты и углеродный след по сравнению с сегодняшними способами обработки соединяемых материалов. Кроме того, это окажет прямое влияние на различные отрасли с высокой добавленной стоимостью, например, аэрокосмическую, автомобильную, военную».

Чжао Давэй также подчеркнул, что результаты проекта дали важную информацию для оптимизации, прогнозирования и максимального увеличения срока службы электродов для точечной сварки в массовом и серийном производстве. По его словам, простая методология прогнозирования срока службы электрода, а также соединение высокопрочных материалов, позволят облегчить механические и конструкционные компоненты.

Это даст сразу несколько преимуществ: снижение энергопотребления при производстве автокомпонентов, уменьшение общего веса автомобиля, повышение механических характеристик без ущерба для безопасности за счёт использования более лёгких материалов. Также важны экономия топлива и снижение выбросов загрязняющих веществ.

«Этот проект, в котором используются передовые обучающие алгоритмы, основанные на обучении, потенциально может стать предпочтительным методом сварки высокопрочной стали в автомобильной, транспортной и военной отраслях на беспрецедентном уровне», — отметил Чжао Давэй.

Российский научный фонд поддержал проект учёного из Южно-Уральского государственного университета грантом. Кроме того, по результатам исследования запланирована публикация статей в рейтинговых научных журналах, так как тема востребована на международном уровне. Исследователи в Европе и США также очень заинтересованы, но пока не предложили аналогов для производственных линий.

Автор — Анна Ползикова