Цифровой двойник помог создать методику поиска трещин в авиакомпозитах

Исследователи из России создали цифровой двойник полимерного композиционного материала с датчиками на базе нанотрубок, эксперименты с которым позволили ученым разработать подход, позволяющий искать дефекты в крыльях самолетов и отслеживать появление микротрещин во время полета. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу "Сколтеха" (входит в группу ВЭБ.РФ).

"Основная сложность, с которой нам удалось справиться, – мы поняли, как извлечь из многоканального сигнала электродов информацию о разрушениях в материале. Для этого мы обучили алгоритмы машинного обучения распознавать дефекты, используя в качестве входящих данных напряжения, снимаемые с электродов", – пояснил научный сотрудник "Сколтеха" Искандер Акманов.

Ученые под руководством ведущего научного сотрудника Центра науки и технологий добычи углеводородов "Сколтеха" Сергея Абаимова уже длительное время работают над созданием альтернатив для оптоволоконных датчиков, которые используются для выявления дефектов в композитной обшивке кораблей и крыльях самолетов. Внедрение подобных сенсоров в материал снижает его прочность и для работы с ними нужно дорогое оборудование, что побуждает ученых искать замену для оптоволокна.

Недавно российские ученые предложили в качестве альтернативы оптоволокну заменять один из волокнистых слоев в композите на слой углеродных нанотрубок, которые проводят электрический ток и могут служить датчиком для мониторинга целостности. В одной из предыдущих работ ученые изготовили образец такого модифицированного композита и исследовали его на прочность. Выяснилось, что нанотрубки не просто не ухудшили, а даже улучшили механические свойства материала.

В качестве следующего шага ученые разработали полноценный цифровой двойник для созданных ими материалов и использовали его для оценки того, как меняются электрические свойства нанотрубок при возникновении трещин и прочих дефектов в композите. Для получения подобных сведений ученые обработали данные, которые вырабатывались цифровым двойником, при помощи трех различных алгоритмов ИИ, и попытались "научить" их распознавать дефекты.

Проведенные учеными расчеты показали, что одна из разработанных ими систем искусственного интеллекта, построенная на базе сверточных нейросетей, была способна выявлять дефекты с очень низким уровнем ошибок (16%). Это подтвердило возможность использования датчиков на базе углеродных нанотрубок для оперативного поиска дефектов в композитах, что позволит повысить долговечность обшивок кораблей и компонентов фюзеляжа самолетов, подытожили исследователи.