Les professeurs de l'Université RUDN ont augmenté la "durée de vie" des pièces en acier à l'aide d'un réseau de neurones

Les professeurs de l'Université RUDN ont augmenté la "durée de vie" des pièces en acier à l'aide d'un réseau de neurones

Des scientifiques de l'Université RUDN, d'Italie, du Canada et de Turquie, utilisant un réseau de neurones artificiels, ont pu prédire la stabilité des pièces en acier et trouver le revêtement de protection optimal.

Les charges répétitives sur les pièces métalliques provoquent une «rupture par fatigue». Chaque contrainte entraîne des microfissures qui s’accumulent avec le temps. Des dommages plus importants apparaissent et, finalement, la pièce échoue. La rupture par fatigue se produit inévitablement dans presque tous les mécanismes, cela s’applique à tous les domaines de l’industrie, de sorte que les technologues et les scientifiques recherchent des moyens de renforcer le métal en utilisant diverses méthodes de revêtement et de traitement. Les professeurs de l’ Université RUDN , en collaboration avec des collègues d’Italie, du Canada et de Turquie, ont construit un réseau de neurones artificiels capable de prédire la durée de vie d’une pièce en acier AISI 1045, qui se compose de parties de la moitié des produits d’ingénierie, et de sélectionner le revêtement optimal.

«La plupart des composants des machines dans les secteurs de l’énergie marine, pétrolière, gazière et éolienne sont soumis à des charges appliquées répétées qui provoquent une défaillance par fatigue. Étant donné que le phénomène de rupture par fatigue est très sensible à divers paramètres, notamment le matériau, la charge, la température, l’humidité, les vibrations, etc., il est pratique d’utiliser les réseaux de neurones pour son analyse», a déclaré Reza Kashi Zadeh Kazem, professeur au Département de Transport de l’Université RUDN.

Les ingénieurs ont créé un réseau de neurones capable d’estimer la «durée de vie» de l’acier au carbone AISI 1045 avec différents types de revêtements sous des charges répétées. Le nickel, le chrome durci et le zinc ont été utilisés comme revêtements protecteurs dans le modèle. Les chercheurs de l’Université RUDN ont atteint une précision de 99 % des prédictions du réseau neuronal. De plus, les auteurs ont pu choisir le revêtement protecteur optimal — une couche de nickel ou de zinc d’une épaisseur de 10 à 15 micromètres. Il s’est avéré que le chrome durci réduit la résistance de l’acier à la rupture par fatigue.

Tout d’abord, les scientifiques de RUDN ont mené une série d’expériences avec de vraies pièces en acier. 23% des données reçues ont été utilisées pour former le réseau de neurones, et le reste a été utilisé pour tester les prédictions résultantes. Les scientifiques ont testé plusieurs réseaux de neurones, avec différents nombres de couches internes et de neurones dans chaque couche.

«Nous avons étudié l’effet de divers revêtements industriels traditionnels, notamment le nickel, le chrome et le zinc, qui sont couramment utilisés pour améliorer la résistance à la corrosion, sur la durée de vie en fatigue de l’acier au carbone AISI 1045. Les résultats des expériences ont montré que du nickel de 13 µm d’épaisseur et les revêtements galvanisés par immersion ont amélioré la durée de vie en fatigue. Au contraire, le chrome durci réduit la durée de vie en fatigue de l’acier AISI 1045», Igor Danilov, docteur en sciences techniques, directeur du département des transports de l’Université RUDN.

Les résultats sont publiés dans la revue JMSE.

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