Безопасность эксплуатации высокотехнологичных промышленных объектов и инженерных сооружений — одна из первостепенных задач современной науки и технологий. В настоящее время для её обеспечения, помимо традиционной регулярной диагностики состояния объекта, создаются системы экспериментального мониторинга и так называемые «цифровые двойники» объектов.

Сотрудники Института механики сплошных сред Уральского отделения Российской академии наук РАН, входящего в Пермский федеральный исследовательский центр УрО РАН, применили новый подход для поиска участка повышенной нагрузки на поверхности тела по данным о его деформациях, основанный на использовании нейронных сетей.

Доктор физико-математических наук профессор РАН Родион Александрович Степанов: «Как правило, повреждение или разрушение объекта возникает из-за длительного воздействия экстремальных условий окружающей среды, или в результате быстрых процессов, таких как удар или взрыв. Для случая последних ни один из существующих методов не позволяет не то что оценить состояние конструкции в реальном времени, а даже провести анализ достаточно оперативно.

В нашей работе была исследована проблема нахождения величины и, главное, места приложения неизвестного воздействия по откликам конструкции, зафиксированным лишь в нескольких специальных точках. Это наиболее сложная с математической точки зрения так называемая обратная задача, которая требует огромных вычислительных ресурсов при решении классическими методами. Новый подход с привлечением искусственного интеллекта позволяет обойти наиболее критические ограничения».

Для реализации данного подхода был создан набор данных для глубокого машинного обучения, на основе которого была получена искусственная нейросеть способная решать задачу поиска внешнего нагружения за доли секунды. По мнению авторов исследования, никаким другим методом такой результат достигнут быть не может. При этом время расчёта может ещё уменьшиться, если модель будет перенесена напрямую в микроконтроллер и станет частью системы датчиков.

Исследование описано в статье, опубликованной в «Вестнике Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки».

Источник: Минобрнауки России.