Библиотека Машиностроителя
Вторник, 20.04.2021, 01:10

Приветствую Вас Гость | RSS
Главная | Каталог статей | Регистрация | Вход
Меню сайта

Каталог статей
Автомобили, мототехника [312]
Безопасность, экология [26]
Библиотека машиностроителя [579]
Воспитание [2]
Детские товары [9]
Здоровье [18]
Иностранные языки [20]
Интернет [36]
Искусство [11]
История [12]
Компьютеры [20]
Красота [3]
Культура [9]
Литература [112]
Материалы [84]
Машиностроение [38]
Мебель, интерьер [63]
Медицина [7]
Металлообработка [64]
Наука [37]
Недвижимость [16]
Новости [19]
Оборудование [121]
Образование [59]
Общество [9]
Одежда [7]
Отдых [8]
Питание [11]
По хозяйству [14]
Подарки [6]
Полезное [16]
Предприятия [275]
Приборы [14]
Продукция [82]
Производство [65]
Промышленность [135]
Психология [5]
Путеводитель [8]
Путешествия [38]
Работа [11]
Реклама [8]
Ремонт [125]
Садоводство, загородное строительство [96]
Связь [13]
Спорт [1]
Справочники [1]
Строительство [152]
Техника [92]
Технологии [52]
Товары [2]
Транспорт [91]
Услуги [81]
Учеба [4]
Финансы [4]
Цифровизация [17]
Школа [6]
Экономика, бизнес [50]
Электрика, электроника [45]
Энергетика [30]
Разное [1]

Главная » Статьи » Наука

Ученые Пермского Политеха создали нейросеть, которая поможет разрабатывать сверхпрочные материалы

Источник информации: Пресс-служба Пермского Политеха

Ученые Пермского Политеха создали нейросетевую модель, которая позволит распознавать свойства материалов по цифровым снимкам. Искусственный интеллект и автоматизация процессов помогут предприятиям быстро и недорого производить новые, уникальные по свойствам материалы.

Результаты исследования разработчики опубликовали в журналах "Черные металлы", Integrated Science in Digital Age и Journal of Digital Science.

Сейчас специалисты многих отечественных и зарубежных лабораторий разрабатывают новые функциональные материалы для промышленности. Эти металлы и сплавы должны выдерживать высокие нагрузки при эксплуатации и обладать необходимыми физико-механическими свойствами. Нейросетевые модели, по мнению ученых Пермского Политеха, смогут оптимизировать работу инженеров: сократить временные и финансовые затраты на исследования.

– Чтобы классифицировать материалы, мы создали базу данных размеченных цифровых фотографий микрошлифов материалов. Объектами стали образцы сталей с промышленных предприятий, которые получили в процессе экспериментов с термомеханической обработкой сплавов. Затем на основе базы мы произвели обучение нейронной сети. Она "распознает" свойства материалов, относя каждый из них к определенному классу твердости, – рассказывает автор проекта, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры "Вычислительная математика, механика и биомеханика" Пермского Политеха Андрей Клюев.

Пермские исследователи использовали для обучения глубокую нейронную сеть VGG и выяснили, что она с высокой точностью классифицирует по твердости микроструктуры сталей. Они обработали исходную информацию с помощью глубокой нейросети ResNet и сравнили результаты с экспериментальными данными. Ученые доказали, что нейросеть можно использовать в качестве ядра интеллектуальной системы для комплексной оценки материалов.

– В отличие от аналогов, мы использовали более глубокие нейросети на реальных, а не синтезированных данных. Нам удалось достичь точности в работе модели от 66,2 % до 92,1 %, по разным оценкам. Кроме того, мы провели уникальное исследование на устойчивость нейросети и выяснили, какое количество ошибочно размеченных снимков может исказить результат, – поясняет ученый.

По словам исследователей, разработка будет интересна предприятиям реального сектора экономики. В частности, в авиастроении с помощью функциональных материалов можно уменьшить массу самолета и двигателей. Это позволит повысить конкурентоспособность судна и снизить затраты на его производство. Кроме того, разработку можно будет применять в технике и строительстве. В перспективе нейросетевая модель станет "интеллектуальным помощником" для инженера на предприятии, который автоматически подберет способ изготовления конструктивных элементов, определит химический состав сплавов и программу их термомеханической обработки.

Разработчики реализовали проект в рамках федеральной целевой программы, направленной на исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России. На исследования они получили грант в размере более 20 млн рублей.

В планах ученых – "расширить кругозор" нейронной сети, чтобы улучшить прогноз физико-механических свойств материалов.

Категория: Наука | Добавил: lib_bkm (28.03.2021)
Просмотров: 27 | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Форма входа

Поиск по сайту

Блог инженера-механика

Статьи

Статистика

Яндекс.Метрика


Онлайн всего: 6
Гостей: 6
Пользователей: 0

"Библиотека Машиностроителя" © 2021
536870912