Эффективность материалов в условиях нагрузок можно оценить с помощью испытаний на скорость роста усталостных трещин (СРТУ). Ключевой шаг в таких исследованиях — обнаружение микротрещин на самых ранних стадиях их формирования, что открывает новые возможности для повышения безопасности конструкций.
Инновации в анализе деформаций
Современные технологии позволяют точно определять местоположение и параметры трещин с использованием сверточных нейронных сетей. Эти алгоритмы, вдохновленные принципами биологического зрения, анализируют цифровые изображения поверхности материалов даже при минимальных деформациях. Благодаря этому специалисты получают данные о динамике развития трещин уже на начальных этапах испытаний.
Динамический подход к мониторингу
— Уникальность нашей разработки — в использовании серии снимков вместо единичного кадра, — подчеркивает Николай Яковлев, руководитель лаборатории НИЦ «Курчатовский институт». — Это позволяет фиксировать изменения поверхности в режиме реального времени, значительно повышая точность обнаружения даже мельчайших дефектов.
Автоматизация процесса контроля
Для идеальной работы системы ученые разработали инновационный метод калибровки видеокамер. На поверхность образцов наносятся специальные штрих-коды, которые помогают оборудованию автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям. Технология самостоятельно корректирует угол обзора, обеспечивая непрерывный мониторинг даже при значительном распространении трещин.
Перспективы внедрения
Нейросетевая модель уже демонстрирует впечатляющие результаты в автоматическом определении параметров усталостных трещин. Ее применение не только упрощает процесс испытаний, но и повышает достоверность данных, что особенно важно для авиационной, строительной и машиностроительной отраслей. Это настоящий прорыв в прогнозировании надежности материалов!
Источник: naked-science.ru
