Siekiant pagerinti kompozitinių medžiagų būklės vertinimą, patikimumą ir saugą, pažangūs neardomųjų bandymų (NDT) metodai derinami su dirbtiniu intelektu (DI). Vienas iš didžiausių DI indėlių kompozitinių medžiagų būklės stebėsenai yra galimybė neprilygstamai tiksliai analizuoti gausius ir sudėtingus duomenis, gautus iš NDT eksperimentinių tyrimų. DI algoritmai taikomi aptikti defektus, kuriuos pastebėti žmogui yra sunku. Ši galimybė leidžia pažeidimus identifikuoti ankstyvojoje stadijoje ir taip kontroliuoti konstrukcijos saugą.
Pagrindinis šio projekto tikslas – panaudoti dirbtinio intelekto (DI) galimybes ir pažangias duomenų apdorojimo technologijas, įskaitant vaizdų ir multifraktalinių signalų analizę, siekiant identifikuoti bandomų kompozitinių medžiagų pažeidimų vietas, tipą ir dydį taip padidinant bendrą jų saugumą. Tyrimams bus naudojama 3D skaitmeninių vaizdų koreliacija, didelės spartos video kameros, lokalus defektų rezonansas ir kiti pažangūs metodai.
Siūloma idėja paremta tarpdisciplininiais tyrimais apjungianti eksperimentinę-skaičiuojamąją mechaniką su dirbtinio intelekto algoritmais integruojant neardančiosios kontrolės, pažeidimų mechanikos, vaizdų analizės, dirbtinio intelekto, netiesinės analizės, medžiagų savybių charakterizavimo ir kitus metodus.
Projekto finansavimas:
Lietuvos mokslo taryba, LR valstybės biudžeto lėšomis finansuojami podoktorantūros stažuočių projektai
Projekto įgyvendinimo laikotarpis: 2024-02-01 - 2026-01-31
Projekto koordinatorius: Kauno technologijos universitetas
