Библиотека Машиностроителя
Четверг, 28.03.2024, 18:56

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

Каталог статей
Автомобили, мототехника [322]
Безопасность, экология [30]
Библиотека машиностроителя [620]
Воспитание [2]
Детские товары [9]
Здоровье [18]
Иностранные языки [20]
Интернет [36]
Искусство [11]
История [12]
Компьютеры [22]
Красота [3]
Культура [10]
Литература [120]
Материалы [102]
Машиностроение [39]
Мебель, интерьер [70]
Медицина [8]
Металлообработка [68]
Наука [38]
Недвижимость [18]
Новости [19]
Оборудование [136]
Образование [60]
Общество [9]
Одежда [8]
Отдых [8]
Питание [11]
По хозяйству [16]
Подарки [6]
Полезное [16]
Предприятия [275]
Приборы [17]
Продукция [89]
Производство [67]
Промышленность [136]
Психология [5]
Путеводитель [8]
Путешествия [39]
Работа [14]
Реклама [8]
Ремонт [128]
Садоводство, загородное строительство [106]
Связь [14]
Спорт [1]
Справочники [1]
Строительство [166]
Техника [100]
Технологии [54]
Товары [2]
Транспорт [102]
Услуги [91]
Учеба [4]
Финансы [4]
Цифровизация [20]
Школа [6]
Экономика, бизнес [50]
Электрика, электроника [53]
Энергетика [31]
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: 372 | 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: 15
Гостей: 15
Пользователей: 0

"Библиотека Машиностроителя" © 2024
Сайт управляется системой uWeb536870912