Личный кабинет
Подробное описание документа
Прогнозирование механических свойств и устойчивости структуры металлических систем на основе искусственного интеллекта и фрактального анализа / Кабалдин Ю. Г., Гаврилов Г. Н., Аносов М. С., Башков А. А. // Известия ВУЗов. Сер. "Машиностроение". - 2026. - № 4. -
Скачать документ
Предложена комплексная методология прогнозирования механических свойств и оценки структурной устойчивости металлических систем на основе синтеза фрактального анализа микроструктуры и методов искусственного интеллекта. Используя обширную базу экспериментальных данных по микроструктуре углеродистых сталей (включая стали марок 20, У8, У10А и др.), полученных с применением оптической и электронной микроскопии, разработано и апробировано программное обеспечение для автоматизированного расчета фрактальной размерности Df цифровых изображений микроструктур. Показано, что параметр Df коррелирует с такими характеристиками, как содержание углерода, вид термообработки, средний размер зерна и степень структурной неоднородности, что позволяет использовать его в качестве чувствительного индикатора изменений, связанных с фазовыми превращениями и процессами разупрочнения. На основе этих данных обучена нейронная сеть, способная по входному изображению микроструктуры предсказывать фрактальную размерность, средний размер зерна и модуль сдвига. Установлено, что у структурно устойчивых состояний (например, после отпуска) значения Df меньше, чем у метастабильных (например, закаленных) структур. Предложенный подход демонстрирует высокий потенциал для применения в цифровом материаловедении, в том числе для автоматизированного контроля качества металлов, диагностики обезуглероженных слоев и разработки новых материалов с заданными свойствами.
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 4. - 2026.
