Обобщение методик расчета роторных и центробежных машин с использованием искусственного интеллекта для выработки современных путей развития схемно-конструктивных решений в данной области
| Название НИОКТР | Обобщение методик расчета роторных и центробежных машин с использованием искусственного интеллекта для выработки современных путей развития схемно-конструктивных решений в данной области |
|---|---|
| Аннотация | Проект направлен на разработку методики проектирования проточных частей центробежных и роторных машин с интеграцией методов искусственного интеллекта и классических инженерных расчетов. Цель работы — снизить ресурсоёмкость и сроки проектирования, повысить гибкость и обеспечить оптимизацию геометрических параметров, определяющих гидродинамические характеристики оборудования. Актуальность проекта обусловлена высокой долей лопастных насосов в энергопотреблении промышленности и необходимостью импортозамещения в условиях ухода зарубежных производителей. Традиционные CFD-методы проектирования требуют значительных вычислительных ресурсов и времени, что ограничивает скорость и эффективность разработки. Предлагаемый подход использует обученные нейросетевые модели для прогнозирования напора и КПД, а также для поиска оптимальных геометрических параметров при заданных эксплуатационных условиях. Уже достигнутые результаты для узкого класса центробежных насосов демонстрируют высокую точность (ошибка прогноза КПД < 3%, напора < 1,5%) и сокращение времени оптимизации более чем в 20 раз по сравнению с классическими методами. Практическая значимость заключается в частичной замене ресурсоёмких CFD-расчётов быстрыми предсказаниями ИИ, снижении затрат на вычислительные мощности, ускорении вывода на рынок энергоэффективных решений и оптимизации энергопотребления насосов. Разработанный подход может быть масштабирован на широкий спектр гидродинамических систем, включая турбины и вентиляторы, что открывает возможности для расширения применения технологии в машиностроении и энергетике. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 29999.612 |
| Дата начала | 2025-06-01 |
| Дата окончания | 2027-12-31 |
| Номер контракта | 075-03-2025-701/8 |
| Дата контракта | 2025-08-07 |
| Количество отчетов | 3 |
| УДК | 621-027.31; 658.512 |
| Количество просмотров | 9 |
| Руководитель работы | Ломакин Владимир Олегович |
| Руководитель организации | Мыц Софья Эдвардовна |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Э. БАУМАНА (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)" |
| Заказчик | МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | Фундаментальные и поисковые научные исследования |
| Основание НИОКТР | Государственное задание |
| Последний статус | 2025-08-21 18:59:55 UTC, 2025-08-21 18:59:55 UTC |
| ОКПД | Услуги (работы), связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области технических наук и в области технологий, прочие, не включенные в другие группировки, кроме биотехнологии |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | Искусственный интеллект; Машинное обучение; Оптимизация; Нейросеть; Энергосбережение; Центробежные насосы; Проточная часть; Роторные машины; Снижение ресурсоемкости |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 55.03.14 - Проектирование, конструирование и расчет машин и механизмов |
| OECD | — |
| OESR | Механическая инженерия |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | ikrbs: {'card_list': [{'id': '9SCTKC6VUNCLAQBZMBU3UUQ5'}]} |