Новости

На Урале научились предсказывать поведение металла, чтобы отливать идеальные детали для двигателей

5 мая 2025

Ученые Южно-Уральского государственного университета создали компьютерную программу, которая поможет предсказать, как застынет расплавленный металл при литье деталей для двигателей. Программа в мельчайших подробностях моделирует, как материал будет течь, остывать и кристаллизоваться. Это позволит отливать элементы без дефектов.

Фото: Freepik

Компьютерная модель учитывает все возможные отклонения и случайности, а также процессы, происходящие внутри алюминиевой заготовки от момента заливки жидкого сплава до его затвердевания. Благодаря программе инженеры смогут заранее понимать, где могут появиться дефекты, и скорректировать процесс, чтобы избежать брака. Например, изменить температуру или форму заливки. Кроме того, программа поможет более точному изготовлению деталей — можно заранее подобрать лучшие условия литья.

Существующие модели не могут детально описать кристаллизационные структуры с их большим числом параметров и сложными взаимосвязями. Наша имитационная модель рассчитывает до 20 параметров кристаллизационного процесса и включает элемент случая, так как в расплаве металлов образование зародышей кристаллов и их рост имеет случайную природу. Совпадение расчетных данных с экспериментальными совпало в 81 случае из 100. 

Иван Ердаков заместитель директора Политехнического института Южно-Уральского государственного университета

Иван Ердаков

Заместитель директора Политехнического института Южно-Уральского государственного университета

Разработка пригодится при производстве сложных отливок, используемых в автомобильной, авиационной и судостроительной промышленности. Эффективность метода проверили на более чем 30 лабораторных испытаниях и в промышленных условиях при отливке образцов.

11
Haha
Haha
1
1
Love
Love
1
6
1
Читать также

Нейросеть научили создавать недостающие снимки образцов горных пород

2 мин. чтения

Найден безопасный метод добычи «огненного льда»

2 мин. чтения
Фото предоставлено организаторами

Новые перспективы отечественных технологий обсудили на ИТ-форуме InfoSpace

1 мин. чтения

О бизнес-моделях развития автозаправочных станций расскажут на форуме «Заправка 4.0»

1 мин. чтения

Доктор физико-математических наук Александр Баранов оценил перспективы использования ИИ-агентов в нефтегазовой отрасли

1 мин. чтения

Электромагнитное зондирование и хроматография помогли открыть новые месторождения нефти и газа в Забайкалье

1 мин. чтения

«Пернатые навигаторы»: как перелетные птицы находят дорогу домой

8 мин. чтения

Искусственный интеллект научили проектировать нефтяные скважины: он анализирует тысячи сценариев и предлагает лучшее решение

1 мин. чтения

От Арктики до тропиков: в России создан микронакопитель энергии для работы при экстремальных температурах

2 мин. чтения

Искусственный интеллект научили следить за расходом ключевого реагента для нефтедобычи на Новопортовском месторождении

1 мин. чтения