В МАИ разрабатывают инновационный метод волновой диагностики авиационных материалов с применением ИИ

Учёные Московского авиационного института разрабатывают интеллектуальную систему волновой диагностики композитных материалов. В её основе – пропускание через изделие специальных волн, в том числе ультразвуковых. Датчики фиксируют отклики разных частей материала, а искусственный интеллект анализирует данные, сопоставляя их с расчётной моделью. Так система определяет, соответствует ли материал заявленным требованиям и нет ли в нём скрытых отклонений. В авиации метод будет полезен при контроле качества новых деталей, мониторинге состояния в процессе эксплуатации, раннего выявления неблагоприятных изменений и повышения достоверности расчётных моделей. 

– Если свойства материала точно известны, рассчитать поведение конструкции можно традиционными методами. Но в реальных условиях характеристики материала нередко отличаются от расчётных, а результаты измерений могут быть неполными и искажёнными. Тогда возникает обратная задача: имея на руках неидеальные данные восстановить параметры материала и оценить состояние конструкции. Мы разрабатываем подход, который объединяет уравнения механики и искусственный интеллект и позволяет выполнять такой анализ быстрее и надёжнее, – говорит участник проекта, начальник центра обучения иностранных студентов МАИ Сергей Трошев.

Работы над проектом ведутся на кафедре 902 «Сопротивление материалов, динамика и прочность машин» МАИ под руководством заведующего кафедрой, доктора физико‑математических наук, профессора Григория Федотенкова. В проекте учёные применяют специальные вычислительные алгоритмы на базе искусственного интеллекта – физически информированные нейронные сети и нейронные операторы. Их главное отличие в том, что они опираются не только на собранные данные, но и на базовые законы механики: в модель сразу закладывают соответствующие математические формулы. Благодаря этому система выдаёт надёжные, логически обоснованные результаты даже если экспериментальные данные неполные и искажены. 

На текущем этапе учёные создают математические и вычислительные модели, которые показывают, как волны проходят через конструкцию, меняют силу, накладываются друг на друга и огибают неоднородности. Эти модели станут основой будущей экспериментальной установки для волновой диагностики. Установка будет состоять из нескольких ключевых элементов: источника, который генерирует волны, системы датчиков для фиксации отклика конструкции, блока для сбора и предварительной обработки сигналов, а также вычислительного модуля с алгоритмами искусственного интеллекта, который будет сопоставлять полученные сигналы с математической моделью. Такой подход позволит по характеристикам отклика судить о свойствах материала и использовать установку для диагностики состояния детали, выявления дефектов и оценки остаточного ресурса.

В дальнейшем разрабатываемый подход откроет путь к созданию «умных» цифровых двойников и позволит перейти к непрерывному мониторингу конструкций. 

– Речь идёт не просто о виртуальной копии изделия, которая периодически уточняется по данным эксплуатации, а о динамической модели, способной быстро обновляться по новым измерениям, учитывать текущие нагрузки и помогать в оценке состояния конструкции. Кроме того, наш ИИ сможет постепенно дообучаться на эксплуатационных данных. В перспективе это позволит создать самоадаптирующуюся модель: по мере накопления информации она будет уточнять прогнозы и всё лучше отражать фактическое состояние изделия, – добавил Сергей Трошев.

Пока учёные тестируют методику на простых образцах с однородной структурой, после чего планируют адаптировать её для конструкций из композита, где материал может иметь различную структуру в разных зонах и разные свойства вдоль и поперёк волокон. Также в планах отработка метода при неполных и искажённых данных и сокращение времени анализа. Как отмечают разработчики, в перспективе разработка может быть полезна не только в авиации, но и в энергетике, транспортном машиностроении, судостроении и строительстве — везде, где требуется быстро оценивать состояние материалов и конструкций.

Проект реализуется в рамках объявленного президентом России Десятилетия науки и технологий.