Новости

5 апреля, 2023 10:43

Искусственный интеллект упростит оценку прочности металлических сплавов

Источник: Поиск
Физики разработали методику, которая с помощью искусственной нейросети оценивает прочность различных металлических сплавов с точностью до 98%. Предложенный подход позволит ускорить и упростить определение материалов, оптимальных по своим механическим характеристикам для использования в различных областях, в том числе в медицине и электротехнике. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.
Источник: Bill Abbott / Wikimedia Commons

Большинство металлических сплавов имеют кристаллическую структуру: атомы в них расположены упорядоченно, на равных расстояниях друг от друга, создавая конструкцию, напоминающую трехмерную сеть. Однако если в процессе производства расплав — изначально жидкое состояние сплава — очень быстро охлаждают, нормальная кристаллическая решетка не успевает сформироваться, и остывший материал приобретает аморфную, то есть неупорядоченную структуру. Аморфные сплавы более прочные, легкие и устойчивые к разрушению в сравнении с кристаллическими. В связи с этим их широко используют при создании деталей машин, медицинского оборудования и спортивного инвентаря.

Прочность аморфных сплавов оценивают по их способности сохранять свою структуру при сжатии и растяжении. Чтобы описать, насколько материал устойчив к таким воздействиям, физики используют специальную величину — модуль Юнга, который определяют экспериментально, сдавливая или растягивая образец из интересующего сплава. Однако до сих пор оставалось неизученным, от каких физических и химических характеристик материала зависит эта величина.

Ученые кафедры вычислительной физики Казанского федерального университета (Казань) создали нейросеть, способную выявлять зависимость между различными физическими и химическими характеристиками и оценивать значение модуля Юнга. Для обучения алгоритма авторы использовали данные о более чем 300 различных сплавах, содержащих алюминий, медь, железо и другие металлы.

Нейросеть определила, что на модуль Юнга в основном влияют два показателя: предел текучести и температура стеклования материала. Первая величина отображает, при какой физической нагрузке сплав начинает деформироваться, а вторая обозначает температуру, при охлаждении до которой жидкий расплав застывает, превращаясь в соответствующий твердый аморфный сплав. Так, используя всего два этих параметра, нейросеть определила модуль Юнга для различных соединений с точностью до 98% в сравнении с экспериментально полученными значениями.

Схема разработанной учеными нейросети. Источник: Galimzyanov et al. / Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2023


В то же время оказалось, что химические свойства сплава, такие как количество и молекулярная масса входящих в его состав элементов, не влияют на устойчивость к растяжению и сжатию. На это указывает то, что по данным характеристикам алгоритм рассчитывал модуль Юнга с ошибкой примерно в 50%.

«Предложенная нами модель с точностью до 98% позволяет рассчитать устойчивость самых различных сплавов к сжатию и растяжению всего по двум физическим характеристикам, одна из которых — температура стеклования. Это само по себе является неожиданным, поскольку указывает на существование ранее неизвестного соотношения между прочностными характеристиками и термодинамическими параметрами. Эти результаты мы планируем использовать для оценки прочностных свойств металлических сплавов, которые могут быть синтезированы в будущем», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Булат Галимзянов, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры вычислительной физики и моделирования физических процессов КФУ.

22 ноября, 2024
Физики обнаружили три формы хаоса в динамике «летающих» микросфер
Ученые теоретически описали три пути, по которым микрочастицы диоксида кремния, помещенные в р...
21 ноября, 2024
В Сколтехе узнали, как восстанавливаются темные области Солнца
Ученые из Сколковского института науки и технологий и их коллеги из Миланского политехнического ин...