Применение искусственного интеллекта для анализа процесса изготовления лейнера

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Продемонстрирована методика, сочетающая применение технологий искусственного интеллекта и метода конечных элементов, для анализа процесса производства лейнера - металлической оболочки современных металлокомпозитных баллонов высокого давления. Дорогостоящие физические эксперименты заменены компьютерным моделированием, что позволило за короткое время получить массив больших данных (МБД) в виде таблиц, включающих основные технологические параметры обжима горловины лейнера, сведения об особенностях течения металла в процессе деформации и выявить тенденцию к образованию дефектов. Обработка МБД проводилась с помощью нейросетей, а также генетическим алгоритмом для задачи многокритериальной оптимизации. В результате определено влияние технологических параметров на формирование геометрии лейнеров, предложен оптимальный вариант их изготовления, представляющий практический интерес для производителей металлокомпозитных баллонов.

Об авторах

Евгений Владимирович Преображенский

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Email: paltievich@gmail.com

В. И Галкин

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Email: paltievich@gmail.com

А. Р Палтиевич

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Email: paltievich@gmail.com

Е. В Галкин

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: paltievich@gmail.com

Список литературы

  1. Металлокомпозитные баллоны-сосуды высокого давления. URL: http://safit.info/ (Дата обращения: 09.05.2022). - Текст: электронный.
  2. Bunsell, A.R. Health monitoring of high performance composite pressure vessels / A.R. Bunsell, A. Thionnet // Comp.Composite Mater. II: Testing, nondestructive evaluation and structural health monitoring. 2018. V.7. P.420-430.
  3. Трутнев, Н.С. О выборе рациональной толщины стенки лейнера металлокомпозитного баллона высокого давления / Н.С. Трутнев, А.А. Шишкин, Т.В. Филимонова // Механика композиционных материалов и конструкций. 2019. Т.25. №1. С.97-109.
  4. Сарбаев, Б.С. Вариант расчета цилиндрической части композитного баллона высокого давления с несущим металлическим лейнером / Б.С. Сарбаев, С. Чжан // Конструкции из композиционных материалов. 2020. №2 (158). С.3-11.
  5. Yu, B. Optimal design of composite overwrapped pressure vessel for space application based on grid theory calculation and numerical simulation / B. Yu, H. Zhang, T.-J. Ma, J.-P. Zhao // 6th Intern. Conf. Mechan. Eng. Autom. Sci. (ICMEAS). 2020. P.93-99. doi: 10.1109/ICMEAS51739.2020.00025.
  6. Евраз. пат. 029501. МПК F17C1/14, B23K20/12, C22F1/09. Сосуд из термически неупрочняемого алюминиевого сплава и способ его изготовления / Богачек О.Е., Дриц А.М.; заявл. 15.02.2017; опубл. 30.03.2018. Бюл. EAПВ (Изобретения (евразийские заявки и евразийские патенты)). №4. 7 с.
  7. Васильев, В.В. Композитные баллоны давления: проектирование, расчет, изготовление и испытания / В.В. Васильев, Н.Г. Мороз. - М.: Машиностроение: Инновационное машиностроение, 2015. 372 с. ISBN 978-5-9906087-1-9.
  8. Aronowitz, A. Programming in lua: the ultimate beginner's guide to learn lua step by step / A. Aronowitz, C. Alves. - 4th ed. - [S.l.]: Independently Publ., 2021. 274 p. ISBN 9798741088968.
  9. Paluszek, M. Practical MATLAB Deep Learning: A Projects-Based Approach / M. Paluszek, S. Thomas, E. Ham / 2nd ed. - [S.l.]: Apress, 2022. 252 p. ISBN 9781484279113.
  10. Власов, А.В. Конечно-элементное моделирование технологических процессов ковки и объемной штамповки: учеб. пособ. / А.В. Власов [и др.]; под ред. А.В. Власова. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2019. 383 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».