Даже во время полета. Цифровой двойник обнаружит микротрещину в крыле самолета

Ученые Сколтеха создали цифровой двойник полимерного композиционного материала с 2D-датчиком и успешно испытали на нем технологию мониторинга целостности конструкции. Сегодня из полимерных композиционных материалов изготавливают многие крупные конструкции — крылья самолетов, лопасти ветряков, пролеты мостов — и для любой из них будет применима разработанная технология.

Она основана на внедрении в композит между слоями с волоконным армированием тонкого слоя углеродных нанотрубок — настолько тонкого, что толщина, например, обшивки самолета, не изменяется, и не нужно заново проектировать деталь при внедрении датчика. По изменению электропроводности этого слоя можно понять, где в детали возник дефект, а измерения можно проводить даже во время полета.

Такой подход называется томографией электрического сопротивления и представляет собой более эффективную и одновременно дешевую замену оптоволоконным датчикам. Результаты испытаний на цифровых двойниках опубликованы в двух статьях в журналах Composite Structures и International Journal of Engineering Sciences.

Чтобы своевременно обнаруживать дефекты в деталях из полимерных композиционных материалов, например в крыле самолета или днище яхты, в них закладывают оптоволоконные датчики и по изменению сигнала делают выводы о трещинообразовании или расслоении — самых распространенных проблемах, связанных с нарушением целостности полимерного композита.

У оптоволоконных датчиков есть ряд недостатков. Во-первых, оборудование для обработки сигнала стоит дорого. Во-вторых, датчик одномерный, то есть он регистрирует лишь те дефекты, которые появляются на пути оптоволокна. В-третьих, внедрение такого датчика само по себе может ухудшить прочность материала.

Полимерный композиционный материал представляет собой некоторое количество слоёв из углеволокна или стекловолокна, пропитанных эпоксидной смолой и спеченных друг с другом. Диаметр волокон — 5–10 микрометров, а диаметр оптоволокна — 50–150 микрометров. Если увеличить эти размеры для наглядности в тысячу раз, получится, что гору карандашей залили клеем и внедрили в нее что-то вроде двухлитровой бутылки газировки. Трудно заложить такой датчик без вреда для механических свойств материала, чтобы на нем не возникли концентрации напряжений. Диаметр же нанотрубок — десятки нанометров, что-то вроде нити в нашем сравнении. Ее всегда можно спрятать в коробке с карандашами, так что она не будет заметна.

• Сергей Абаимов, руководитель исследования ведущий научный сотрудник Центра науки и технологий добычи углеводородов Сколтеха

Ранее группа Абаимова предложила в качестве альтернативы оптоволокну заменять один из волокнистых слоев в композите на слой углеродных нанотрубок, которые проводят электрический ток и могут служить датчиком для мониторинга целостности детали. В одной из предыдущих работ ученые изготовили образец такого модифицированного композита и исследовали его на прочность. Выяснилось, что нанотрубки не просто не ухудшили, а даже улучшили механические свойства материала.

В этот раз исследователи проверили на цифровом двойнике материала, можно ли по изменению электрического сигнала в слое нанотрубок находить появившиеся в композите дефекты. Оказалось, что можно. Двухмерный датчик охватывает гораздо более широкую зону измерений, чем, например, одномерное оптоволокно, но его сигнал нужно уметь расшифровывать. Чтобы снимать сигнал с датчика, по его периметру заложили электроды (в модели), с которых можно считывать электрический потенциал.

Поскольку электродов не два, а много, датчик получается не одномерным, а двумерным. Тем самым устраняется второй недостаток оптоволокна: где бы ни возник дефект, он попадает в поле зрения датчика. Наконец, оборудование для обработки сигнала в случае с электрической томографией значительно дешевле, чем для оптических сигналов — это обычный мультиметр для измерения электрического сопротивления, только в случае многих электродов он мультиканальный.

Основная сложность, с которой нам удалось справиться, — как извлечь из многоканального сигнала электродов информацию о разрушениях в материале. Для этого мы обучили алгоритмы машинного обучения распознавать дефекты. Мы использовали напряжения, снимаемые с электродов, в качестве входного вектора в модели машинного обучения и напрямую предсказывали пространственное распределение дефекта с помощью воксельного представления нанокомпозита.

• Искандер Акманов, первый автор двух новых статей с результатами испытания технологии мониторинга целостности , аспирант программы „Нефтегазовое дело“ Сколтеха

В результате у ученых все получилось: машинное обучение распознает не только появление дефекта разрушения, но и его расположение, размер и форму. В планах исследователей — применить разработанные алгоритмы в эксперименте на реальном объекте, например фрагменте крыла самолета, и внедрять технологию в авиастроении.

Проект выполнен в рамках программы внутренних грантов Сколтеха Next Generation Program.

Фото на обложке: Сколтех