| Название НИОКТР |
Развитие научных и методологических основ оценки долговечности машиностроительных конструкций при нестационарном нагружении на основе применения технологий машинного обучения
|
| Аннотация |
Вопросы оценки ресурса, в первую очередь, машиностроительных конструкций будут актуальны еще не одно десятилетие, несмотря на большую историю исследования природы усталости материалов. Это связано с тем, что процесс накопления повреждений от действия циклической нагрузки до конца не изучен и вбирает в себя много других областей науки.
В настоящее время долговечность оценивается в вероятностной постановке и точность таких оценок имеет широкие разбросы. Помимо этого, накладываются другие факторы, такие как концентрация напряжений, масштабный фактор, шероховатость поверхности и др. Также влияет и сам процесс нагружения, так, например, для гармонического нагружения методики оценки долговечности давно разработаны, а для случайного нагружения – непрерывно разрабатываются новые, постоянно идет дискуссия на тему корректного применения временных и частотных подходов. Если же рассматривать нестационарное случайное нагружение, которые наиболее часто встречается при эксплуатации изделий машиностроения, то здесь слишком много факторов и влияющих параметров. Решить такую задачу по силам только с применением новых методов регрессионного анализа – методов машинного обучения, а именно искусственных нейронных сетей.
Данный проект направлен на решение проблемы оценки долговечности конструкций на этапе проектирования новых изделий (или оптимизации существующих конструкций, оптимальных предложений и рекомендаций по доработке несущих систем) за счет разработки новых достоверных моделей накопления повреждений при воздействии нестационарного (реального) случайного нагружения и совершенствования методов расчетной оценки усталостной прочности конструкций при эксплуатационном воздействии.
Актуальность работы обосновывается интенсивным ростом современных требований к точности расчета ресурса конструкций при одновременном уменьшении их материалоемкости и снижением трудозатрат на реализацию этих мероприятий, а также ростом потребностей предприятий в новых эффективных способах оценки долговечности без привлечения высокооплачиваемых кадров.
Основной задачей проекта является разработка научно-обоснованного метода оценки долговечности машиностроительных конструкций, подверженных в процессе эксплуатации воздействию нестационарного случайного нагружения, на основе применения передовых регрессионных моделей типа искусственные нейронные сети, а также детального анализа стабильности и характера случайного процесса нагружения.
Конкретные задачи проекта:
1) разработка методики оценки усталостной долговечности конструкций, испытывающих случайное нагружение, путем выделения (внедрения новых) наиболее значимых параметров процессов нагружения с точки зрения усталости материала и формирования предиктивной нейросетевой модели вероятностной оценки долговечности;
2) разработка алгоритмов аугментации эксплуатационных процессов нагружения конструкций с учетом механизма накопления повреждений в конструкции – создание релевантного набора данных для обучения интеллектуальной модели;
3) разработка методических основ формирования обобщенного блока нагружения при оценке долговечности конструкций с применением кластерного анализа, как одного из инструмента оценки адекватности процессов нагружения при их генерации, базирующейся на фундаментальных (в том числе экспериментальных) исследованиях стабильности процессов нагружения, влияния формы цикла и частоты нагружения.
Элементы научной новизны:
1. Будут разработаны новые перспективные подходы в оценке долговечности конструкций, работающих при случайном нагружении, с применением нейросетевых технологий.
2. Будет разработан новый критерий, характеризующий структуру случайного процесса нагружения с позиции усталостной прочности материалов.
3. Будет разработана новая расчетно-экспериментальная методика формирования обобщенного блока нагружения при оценке долговечности конструкций при случайном нагружении с использованием кластерного анализа как одного из инструментов машинного обучения.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
1
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
1500.0
|
| Дата начала |
2025-05-14
|
| Дата окончания |
2026-12-31
|
| Номер контракта |
25-29-20268
|
| Дата контракта |
2025-05-14
|
| Количество отчетов |
2
|
| УДК |
621-192; 621.81-192; 621»401»
|
| Количество просмотров |
4
|
| Руководитель работы |
Ерпалов Алексей Викторович
|
| Руководитель организации |
Шипулин Леонид Викторович
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-07-25 11:54:10 UTC, 2025-07-25 11:54:10 UTC
|
| ОКПД |
Нет
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
усталостные испытания; случайное нагружение; многоцикловая усталость; ресурс конструкций
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов; Выбор технологической концепции; Разработка и лабораторная проверка ключевых элементов технологии
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
55.03.05 - Надежность и долговечность машин
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Прикладная механика
|
| Приоритеты научно-технического развития |
Отсутствует
|
| Регистрационные номера |
nioktr: {'id': 'XS04TR7OSA8RY6M3Q29SS7VX'}
|
