В инженерии цена ошибки измеряется не только деньгами, но и годами эксплуатации. Если конструкция рассчитана неверно, проблемы проявляются не сразу, а спустя время — в виде внеплановых ремонтов, отказов и потери надежности. Сегодня этот риск всечаще пытаются снизить еще на этапе проектирования. Искусственный интеллект позволяет заранее смоделировать, как изделие будет стареть, изнашиваться и реагировать на реальные нагрузки.
Чтобы узнать, может ли проектирование с прогнозом стать новым стандартом промышленности, издание «О финансах и не только» побеседовало с преподавателем кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА Андреем Рыбниковым.
— В чем принципиальная роль ИИ, если говорить о надежности конструкций?
— Искусственный интеллект анализирует инженерные объекты как сложные динамические системы, подверженные износу, усталости материалов и внешним воздействиям во времени. Его задача заключается не только в создании работоспособной конструкции, но и в предсказании ее поведения на протяжении всего срока службы — от производства до утилизации.
— С чего начинается такая работа? Как ИИ «знакомится» с будущим изделием?
— Процесс начинается с формирования цифрового двойника изделия, в который интегрируются геометрия, свойства материалов, условия эксплуатации, температурные режимы, циклы нагрузок и вероятные внешние воздействия. ИИ получает данные о предыдущих отказах аналогичных систем, статистику дефектов, результаты лабораторных испытаний и сенсорные измерения из реальных условий эксплуатации.
— Каким образом на основе этих данных строится прогноз надежности?
— На основе этих данных строятся прогностические модели деградации. Алгоритмы машинного обучения выявляют микроскопические закономерности накопления повреждений: рост трещин, ползучесть металлов, усталостное разрушение композитов, изменение характеристик под воздействием влаги или вибраций. Каждая конструктивная зона анализируется отдельно, что позволяет точно определить критические точки риска.
— То есть ИИ не просто оценивает готовую конструкцию, но и предлагает варианты ее изменения?
— ИИ генерирует тысячи альтернативных конфигураций конструкции, изменяя толщину элементов, форму соединений, выбор материалов и распределение нагрузок. Для каждого варианта проводится ускоренная виртуальная эксплуатация, эквивалентная десяткам лет реальной работы.
«Система оценивает вероятность отказов, сроки технического обслуживания и совокупные затраты на жизненный цикл», — Андрей Рыбников.
— Как из такого количества вариантов выбирается оптимальный?
— Эволюционный механизм оптимизации постепенно отбирает конструкции, демонстрирующие минимальные риски разрушения при наименьших затратах на производство и ремонт. Иногда оптимальное решение оказывается не самым прочным в статическом смысле, а наиболее устойчивым к длительным циклическим воздействиям, что принципиально меняет традиционные подходы к проектированию.
— Может ли ИИ влиять не только на форму изделия, но и на его дальнейшую эксплуатацию?
— Параллельно ИИ может рекомендовать стратегии технического обслуживания: интервалы проверок, точки замены компонентов и условия эксплуатации, при которых срок службы существенно увеличивается. Таким образом конструкция проектируется сразу как управляемая система надежности, а не просто как физический объект.
— Какой итог получает производитель, применяя такой подход?
— В итоге создаются изделия, в которых каждый элемент имеет количественно обоснованную долговечность. Производитель получает не только оптимизированную геометрию, но и точную модель будущих эксплуатационных затрат, что позволяет радикально снизить аварийность, повысить безопасность и предсказуемость работы сложных технических систем.
Андрей Рыбников, преподаватель кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА.
Беседовала Карина Лунёва