Южнокорейские исследователи разработали инновационную методику прогнозирования износа магниевых сплавов, применяемых в авиационной и автомобильной промышленности. По данным научной группы, комбинация машинного обучения с физическим моделированием позволяет максимально точно определять момент появления трещин в материалах. Об этом стало известно порталу Ferra.
Согласно имеющейся информации, нейронная сеть анализирует циклы напряжений и деформаций, а физическая модель обеспечивает углубленное понимание свойств материала. Ученые провели серию испытаний магниевого сплава AZ31 на устойчивость к нагрузкам.
«Разработанная модель автоматически адаптируется к меняющимся условиям эксплуатации без необходимости ручной настройки параметров», — отмечают авторы исследования.
Известно, что предыдущие методики основывались на эмпирических моделях, требовавших постоянной корректировки при изменении условий. Новый подход устраняет данное ограничение, повышая эффективность прогнозирования в промышленных масштабах.
Магниевые сплавы приобрели популярность благодаря сочетанию малого веса и высокой прочности, позволяя создавать транспортные средства с пониженным расходом топлива и меньшим количеством вредных выбросов.
Поделиться
Подписаться