Projekto nr.: S-MIP-25-96
Projektas orientuotas į pažangų lazeriu tekstūruotų paviršių projektavimą ir optimizavimą, siekiant pagerinti medžiagų eksploatacines savybes sudėtingomis sąlygomis. Derinant pažangius eksperimentinius metodus, naujausius kompiuterinio modeliavimo sprendimus ir dirbtiniu intelektu grįstą optimizavimą, ši tarpdisciplininė iniciatyva siekia iš esmės transformuoti lazerinio paviršiaus tekstūravimo (LPT) taikymą įvairiose pramonės šakose. Projekte numatoma detaliai ištirti, kaip skirtingos lazeriu formuojamos nanotekstūros – nuo paprastų dvimačių modelių iki sudėtingų trimatės struktūros ir bioįkvėptų sprendinių – veikia pagrindinių konstrukcinių medžiagų, tokių kaip aliuminio ir titano lydiniai, tribologines savybes. Pasitelkiant modernią įrangą, įskaitant nanolazerines sistemas, atominės jėgos mikroskopiją, paviršiaus profilometriją ir tribometrus, bus nuodugniai analizuojami paviršiaus morfologijos, cheminės sudėties, kietumo, trinties bei atsparumo dilimui pokyčiai. Tuo pačiu metu projekte bus taikomi dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodai, skirti modeliuoti sudėtingus ryšius tarp lazerio parametrų ir susidarančių paviršiaus savybių. Mokant pažangius prižiūrimo mokymosi modelius, tokius kaip atsitiktinių miškų (Random Forest), gradiento stiprinimo (Gradient Boosting) ir gilieji neuroniniai tinklai (Deep Neural Networks), sukaupti išsamūs eksperimentiniai duomenys bus panaudoti kuriant patikimą dirbtinio intelekto sistemą, gebančią prognozuoti optimalius lazerio parametrus, pritaikytus konkrečioms medžiagoms ir pramoniniams poreikiams. Galutinis projekto tikslas – integruoti sukurtus DI modelius tiesiogiai į pramoninius gamybos procesus, sudarant sąlygas automatizuotam lazeriu tekstūruotų paviršių projektavimui ir realaus laiko optimizavimui. Tokia integracija leis reikšmingai sumažinti gamybos sąnaudas, padidinti technologinių procesų tikslumą bei pagerinti inžinerinių komponentų ilgaamžiškumą ir tvarumą. Apibendrinant, šis novatoriškas projektas siekia praplėsti lazerinės paviršiaus inžinerijos ribas, sujungdamas nanoskalės eksperimentinius tyrimus su išmaniaisiais skaitmeniniais sprendimais ir nustatydamas naujus medžiagų projektavimo standartus sudėtingose eksploatacinėse aplinkose.
Projekto finansavimas:
Lietuvos mokslo taryba, Mokslininkų grupių projektai
Projekto rezultatai:
Projektas generuos kelis reikšmingus mokslinius rezultatus, įskaitant naują dirbtiniu intelektu grįstą metalų lazerinio paviršiaus tekstūravimo (LPT) metodologiją, optimizuotą darbui sudėtingose tribologinėse aplinkose, bei validuotą mašininio mokymosi modelį, skirtą optimalių lazerio parametrų prognozavimui, atsižvelgiant į medžiagos savybes ir pageidaujamus eksploatacinius rodiklius. Taip pat bus sukurtas koncepcinis modelis, integruojantis DI ir MM sistemas į pramoninius LPT procesų valdymo srautus, sudarant prielaidas adaptyviai, efektyviai ir tvariai gamybai. Projekto metu bus suformuoti išsamūs eksperimentiniai duomenų rinkiniai apie lazeriu tekstūruotų aliuminio ir titano lydinių paviršių tribologines savybes įvairiomis apkrovos ir aplinkos sąlygomis. Šie rezultatai bus papildyti sistemine analize ir interpretacija, atskleidžiančia, kaip dvimačiai, trimatiai ir bioįkvėpti paviršiaus tekstūrų tipai veikia dilimą, trintį ir energinį efektyvumą skirtingose taikymo srityse. Projekto rezultatų sėkmė bus vertinama pagal kiekybiškai išmatuojamus rodiklius: reikšmingą medžiagų eksploatacinių savybių pagerėjimą (pvz., daugiau nei 20 % padidintą atsparumą dilimui), proceso efektyvumo augimą (pvz., daugiau nei 30 % sutrumpintą optimizavimo laiką taikant mašininio mokymosi įrankius), tvarumo rodiklių gerėjimą (pvz., sumažintas energijos sąnaudas ir medžiagų nuostolius), taip pat rezultatų pakartojamumą ir prieinamumą, užtikrinant atvirų duomenų rinkinių ir modelių sklaidą tolesniems moksliniams tyrimams.
Projekto įgyvendinimo laikotarpis: 2025-12-01 - 2028-11-30
Projekto koordinatorius: Kauno technologijos universitetas
