Ученые российской компании Smart Engines совершили прорыв в области диагностики турбореактивных двигателей. Исследователи предложили новую методику с применением искусственного интеллекта для выполнения томографии реактивного двигателя целиком – без разбора на детали и за одно томографическое измерение на серийной промышленной установке.
В разработку ИИ-технологии было вложено $5 млн. Сложность задачи Специфика томографических исследований реактивных двигателей связана с принципиально различными требованиями к материалам, используемым для создания деталей “горячей” и “холодной” частей двигателя.
Для “горячей” части двигателя важно, чтобы детали выдерживали высокие температуры и перегрузки.
“Холодная” часть – корпус и компрессор – создается из облегченных материалов, чтобы максимально уменьшить общий вес двигателя. При этом плотные термостойкие материалы могут поглотить все излучение, а легкие материалы почти прозрачны.
В результате на томографии двигателя часть реальных дефектов не видна, а в местах, где информации не хватает, возникают ложные дефекты. Эти эффекты настолько сильны, что вместо целой лопатки можно увидеть пустоту. Smart Tomo Engine Исследователи предложили новую методику неразрушающего контроля, сочетающую компьютерную томографию и ИИ, чтобы получить объективную томографическую реконструкцию многокомпонентных цельнометаллических агрегатов “в сборе”.
Технология строит цифровой двойник двигателя и позволяет достоверно обнаруживать дефекты – трещины, пустоты, расслаивания – и посторонние предметы, такие как металлическая стружка, за одно измерение.
Целью ученых Smart Engines являлась томография реактивного двигателя целиком – без разбора на детали – и за одно измерение на серийной промышленной установке.
Исследователи Smart Engines предложили комплексное решение проблемы – использование промежуточных “компромиссных” энергий излучения ~450-600 кэВ, которые позволяют реконструировать как более плотные, так и менее плотные детали, а также высокопроизводительных алгоритмов компьютерной томографии для коррекции возникающих при этом искажений.
Разработанные алгоритмы позволяют надежно компенсировать эффекты рассеяния излучения объектом, рассеяния излучения детектором, полихроматичность излучения при исследовании мультиматериальных изделий, а также шумы, связанные с фотонным голоданием.
ИИ позволяет выполнять качественную реконструкцию даже в случае сложных измерений, выполненных на грани чувствительности прибора, в результате чего стало возможным проводить дефектоскопию реактивных двигателей авиационных моделей без разбора на отдельные компоненты.
“Отказ двигателя – это катастрофа.
Для ее недопущения мало проверить каждую деталь. Если нет контроля готового изделия, последствия будут печальны, хотя, как говорил Райкин, к пуговицам претензий нет.
С нашей технологией на конвейер можно поставить контроль качества именно собранных двигателей, выведя их надежность на новый уровень”, – комментирует генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.
Наиболее перспективным направлением дальнейшего развития уникальной технологии является масштабирование для исследования крупногабаритных и длинномерных изделий, таких как авиационные двигатели и космические ракеты.
Для этого необходима разработка установок нового поколения, которые будут обладать достаточной яркостью источника для прохождения через такие большие металлические изделия и иметь соответствующие изделиям габариты.
Рубрика: Гаджеты и Технологии. Читать весь текст на android-robot.com.