در زمینه حمل و نقل هوایی ، نظارت و ردیابی ترک های خستگی همیشه مشکلات مهم و چالش برانگیز بوده است. انستیتوی مواد هواپیمایی تمام روسیه با قدرت تحقیقاتی عالی علمی خود ، با موفقیت یک شبکه عصبی برای ردیابی ترک های خستگی ایجاد کرده است. این دستاورد نوآورانه امید جدیدی را برای بهبود ایمنی و قابلیت اطمینان حمل و نقل هوایی به ارمغان آورده است. روشهای تشخیص ترک خستگی سنتی اغلب به بازرسی بصری دستی یا تجهیزات تشخیص محدود متکی هستند. این روش ها دارای مشکلاتی مانند بازده تشخیص کم ، دقت محدود و دشواری در نظارت در زمان واقعی هستند. در حالی که شبکه عصبی که توسط انستیتوی مواد هواپیمایی تمام روسیه ساخته شده است ، این محدودیت ها را خراب کرده است.
این شبکه عصبی از طریق مقدار زیادی از داده های تجربی و الگوریتم های یادگیری ماشین پیشرفته آموزش داده می شود و می تواند رفتار رشد ترک مواد را تحت بارگذاری خستگی پیش بینی و ردیابی کند. این می تواند توزیع استرس داخلی و شروع و گسترش ترک ها در مواد در زمان واقعی مانند یک جفت "چشم" تیز را کنترل کند و می تواند خطرات احتمالی ترک خستگی را در مراحل اولیه تشخیص دهد. کاربرد این فناوری از اهمیت زیادی برخوردار است. در فرآیند تولید و بهره برداری از وسایل نقلیه هوافضا ، به موقع و دقیق اطلاعات ترک خستگی می تواند به مهندسان کمک کند تا اقدامات پیشگیرانه و ترمیم مؤثر را انجام دهند تا از گسترش بیشتر ترک های خستگی جلوگیری کنند و باعث بروز حوادث فاجعه بار شوند. به عنوان مثال ، در نظارت بر اجزای اصلی هواپیما مانند بال و چرخ دنده های فرود ، شبکه عصبی می تواند داده های نظارت مداوم و با دقت بالا را ارائه دهد ، مبنای علمی را برای نگهداری منظم و تعمیر هواپیما و اطمینان از ایمنی پرواز فراهم کند. علاوه بر این ، توسعه این شبکه عصبی همچنین ابزاری قدرتمند برای تحقیق و بهبود مواد هواپیمایی فراهم می کند. محققان با تجزیه و تحلیل داده های ترک تحت نظارت شبکه عصبی ، می توانند خصوصیات خستگی و مکانیسم رشد مواد را به طور عمیق درک کنند و سپس عملکرد و طراحی مواد را به روشی هدفمند بهبود بخشند تا عمر خدمات و قابلیت اطمینان مواد حمل و نقل هوایی را بهبود بخشند.
دستاوردهای نوآورانه انستیتوی مواد هواپیمایی همه روسیه در این زمینه نه تنها نشان دهنده قدرت شدید روسیه در تحقیقات مواد هواپیمایی است بلکه کمکهای مهمی در توسعه صنعت جهانی هواپیمایی می کند. با پیشرفت مستمر و محبوبیت و کاربرد این فناوری ، اعتقاد بر این است که نقش مهمی در زمینه حمل و نقل هوایی آینده ایفا خواهد کرد و ضمانت های ایمن تر و قابل اطمینان تری را برای حمل و نقل هوایی انسان به ارمغان می آورد. در آینده می توانیم منتظر گسترش و کاربرد این فناوری شبکه عصبی در زمینه های بیشتر باشیم.
به عنوان مثال ، در زمینه های اتومبیل ، راه آهن و برخی از تجهیزات مهم صنعتی ، نظارت و کنترل ترک های خستگی نیز بسیار مهم است. انتظار می رود این فناوری شبکه عصبی راه حل های جدیدی را برای این زمینه ها ارائه دهد و پیشرفت تکنولوژیکی و توسعه صنایع مرتبط را ترویج کند.