Молодой ученый ТПУ получил премию «Надежда России» за метод поиска дефектов в авиационных материалах

| 1210

Молодой ученый Инженерной школы неразрушающего контроля и безопасности Томского политеха Арсений Чулков получил национальную премию «Надежда России». Ее присуждает Российский Союз научных и инженерных общественных объединений (РосСНИО) за высокие достижения молодых ученых страны в инженерной деятельности. Всего в стране в 2020 году лауреатами премии стали четверо молодых исследователей и один научный коллектив.

Арсений Чулков работает в Центре промышленной томографии ТПУ и ведет исследования в области теплового неразрушающего контроля под руководством профессора Владимира Вавилова. Такой метод контроля позволяет создавать «тепловую картину» различных материалов, на которой хорошо видны внутренние дефекты.

Премию «Надежда России» ученый получил в номинации «Транспортные и космические системы» за «разработку метода и аппаратуры теплового неразрушающего контроля композиционных материалов и изделий авиационного, космического и ракетного профиля с использованием роботизированной техники и искусственного интеллекта».

«Композиционные материалы сегодня широко используются в аэрокосмической технике за счет их высокой прочности при относительно низкой массе, что позволяет создавать, например, такие конструкции крыла, которые были бы неэффективными при использовании алюминия. Однако при всех их преимуществах композитам присущи специфические дефекты, например, ударные повреждения, и даже незаметные дефекты могут стать большой проблемой.

Поэтому нужны эффективные методы обнаружения дефектов на различных стадиях производства и эксплуатации материалов и изделий из композитов. Тепловой метод контроля хорошо для этого подходит», — говорит старший научный сотрудник Центра промышленной томографии ТПУ Арсений Чулков.

Ранее в ТПУ был создан ряд тепловых дефектоскопов для обнаружения скрытых дефектов в композиционных материалах. Арсений Чулков занимается роботизацией устройств и созданием новых алгоритмов теплового контроля.

«Использование роботизированной аппаратуры позволяет с высокой производительностью и повторяемостью проводить испытания, что особенно актуально при контроле крупногабаритных изделий и деталей сложной формы. Алгоритм, разработанный на базе нейронных сетей, снижает вероятность пропуска истинных дефектов в материалах и появления ложных дефектов.

Сейчас алгоритм автоматизированного обнаружения скрытых дефектов и определения их параметров проходит лабораторные испытания и готовится к практическому использованию, в частности, на тепловом дефектоскопе, переданном нашему индустриальному партнеру», — говорит ученый.