Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Машинное обучение стабилизирует механические детали, защищает от разрушающих условий трения

Механические системы, в которых движущиеся части находятся в постоянном контакте, подвержены повреждениям из-за трения. Исследователи из Университета Тохоку разработали систему управления контактами, управляемую искусственным интеллектом, чтобы значительно уменьшить контакт с поврежденными участками. Хотя в настоящее время они тестируются только в лабораторных экспериментах, они считают, что в конечном итоге это может помочь многим типам оборудования работать более плавно.

«Это может изменить стратегию проектирования механических систем от традиционного подхода к разработке новых и превосходных материалов к разработке поверхностей, которые могут активно адаптироваться для уменьшения повреждений», — говорит профессор Мотоюки Мурашима.

Работа была результатом сотрудничества между Мурашимой из факультета инженерных систем механических систем Университета Тохоку и его коллегами из Университета Нагоя и Корейского института фотонных технологий в Южной Корее. Исследование опубликовано в журнале Tribology International .

Исследование сосредоточено на потенциале инновационных материалов, обладающих «морфинговыми поверхностями», которые могут изменяться в зависимости от среды, в которой они работают. Эти материалы разрабатываются несколькими исследовательскими группами, чтобы имитировать обычную гибкость, присущую живым системам, таким как листья поверхности, которые меняются в зависимости от изменения влажности. Одним из примеров в технике, ранее разработанным Мурашимой и его коллегами, является поверхность, состоящая из диафрагмы, поддерживаемой твердой подложкой, при этом изменения напряжения напряжения изменяют морфологию поверхности.

Команда разработала процедуру искусственного интеллекта , в которой датчики анализируют трение между двумя поверхностями. Обнаружив, где происходит повреждение, процедура может затем использовать способность поверхности к «морфингу», чтобы свести к минимуму фрикционный контакт с поврежденными областями.

«Это первое в мире исследование, в котором используется искусственный интеллект для управления формой трансформирующихся поверхностей и успешного определения положения повреждений на взаимодействующих поверхностях», — говорит Мурашима.

По мере того, как анализ и корректировка проводились в смоделированных тестовых примерах, исследователи смогли добиться устойчивого снижения флуктуационного трения, вызванного контактом между затронутыми частями исследуемого материала.

В системе для проверки концепции использовались диски, вращающиеся внутри цилиндра. Следующим важным шагом будет приближение к ситуациям, в которых процедура может быть применена к реальным инженерным задачам, таким как промышленное оборудование. Конечная цель состоит в том, чтобы позволить широкому спектру машин работать с меньшим повседневным износом и повреждениями, увеличивая срок службы и экономя средства за счет менее частой замены деталей.

«Следующим важным шагом является разработка более сложных алгоритмов обучения и управления, которые сократят время, необходимое для изучения характеристик анализируемых поверхностей, и, следовательно, обеспечат более точное и быстрое управление, предотвращающее повреждение», — говорит Мурашима.

Машинное обучение стабилизирует механические детали, защищает от разрушающих условий трения

Теги: ИИ

В тренде