Учёные Института механики сплошных сред Пермского Федерального исследовательского центра УрО РАН разработали нейросетевую модель, способную определять нагрузки, действующие на конструкции, по данным волоконно-оптических датчиков. Эти датчики фиксируют деформации материалов, а нейросеть обрабатывает собранные сигналы.
Исследование стало важным шагом к созданию интеллектуальных систем мониторинга, которые смогут выявлять появление дефектов и отслеживать изменения состояния материалов. Потенциально такие системы позволят заранее прогнозировать возможные повреждения.
Одним из новых направлений работы института стало применение машинного обучения в задачах механики деформируемых твёрдых тел. Учёные занимаются развитием методов решения обратных задач — они помогают определять место, величину и время воздействия нагрузки, используя данные от датчиков, встроенных в композитные материалы.
Академик Валерий Павлович Матвеенко отметил, что ранее такие обратные задачи почти не изучались, поскольку обычно не имеют единственного решения. Сегодня ситуацию изменили возможности математического моделирования и вычислительных центров, которые позволяют обрабатывать и хранить большие массивы данных.
Широкому применению способствует и появление компактных волоконно-оптических датчиков. Они измеряют деформации вдоль всей длины и могут встраиваться, например, в полимерные композиты ещё на этапе их изготовления. Это фактически создаёт в материале «нервную систему», непрерывно передающую информацию о его состоянии. Объединив такие данные с методами машинного обучения, исследователи получают инструменты для решения обратных задач механики.
Матвеенко сообщил, что первые результаты внушают уверенность: в ближайшие два-три года команда сможет создать рабочие алгоритмы и передать их Центральному аэрогидродинамическому институту имени Н. Е. Жуковского для контроля авиационных конструкций из композитов.
Работа выполнена в рамках проекта «Фундаментальная механика в новых материалах, конструкциях, технологиях», включающего исследования в области прочности, механики новых материалов, турбулентности, магнитной гидродинамики и теплообмена в сложных средах.