Raziskovalni projekti so (so)financirani s strani Javne agencije za raziskovalno dejavnost
- Članica UL: UL Fakulteta za strojništvo
- Šifra projekta: Z2-1865
- Naslov: Nevronske mreže za določitev lezenja polimera pri različnih temperaturah
- Trajanje: 01.07.2019 – 30.06.2021
- Letni obseg: 0,5 FTE
- Vodja: dr. Alexandra Aulova
- Veda: Tehniške vede
- Sodelujoče RO: Povezava
- Sestava projektne skupine: Povezava
- Bibliografske reference: Povezava
Vsebinski opis projekta
Visokozmogljivi kompoziti (HPC – high performance composites) so kombinacija dveh različnih komponent, in sicer vlaken in smole, ki izkazujejo popolnoma drugačne lastnosti kot vsaka pozamezna komponenta. Novi (kompozitni) material izkazuje visoko trdnost in togost ter majhno težo in je superiorna alternativa tradicionalnim materialom za proizvodnjo, vključno z jeklom in aluminijem.Prednosti HPC materialov spremljajo nekateri izzivi, povezani z njihovim uvajanjem v izdelke. Glavni vprašanji sta povezani s kompleksno mehansko analizo materialov in izdelkov in pomanjkanjem zanesljivih metod za napovedovanje utrujenosti in napak ter vplivov časa, temperature in vlage. Zaradi teh dejavnikov je napovedovanje okvar HPC materialov in izdelkov zelo zahtevno. Dodatni problemi HPC materialov so povezani s povečanjem uporabe termoplastičnih matric (PES, PEEK, PE, itd.), saj so bolj občutljivi na spremembo temperature in vlage v primerjavi s bolj tradicionalno uporabljenimi zamreženimi matriciami (npr. epoksidna smola).
Sistemi strukturnega spremljanja zdravja (SHM) se med drugim uporabljajo za merenje odzivov struktur na osnovi kompozitnih materialov. Odziv takšnega sistema je sestavljen iz dveh signalov: en je posledica spremembe geometrije (razpoke in delaminacije), drugi pa je posledica sprememb lastnosti matrice zaradi temperature in vlage. Za razločitev med spremembami geometrije in materiala matrice v odzivnem signalu kompleksnega in šumnega signala potrebujemo robustno orodje. To orodje mora biti sposobno v realnem času rešiti problem ki povezuje vzbujanje, lastnosti materiala (odvisno od časa, temperature in vlažnosti) in odziva strukture. Analitična rešitev, ki povezuje te faktorje za kompleksno geometrijo in različne vrste vzbujanja, ne obstaja. Numerična rešitev, ki se uporablja v kompleksni geometriji v prisotnosti šuma, postane v realnem času računsko nemogoča.
V sklopu projekta predlagam uporabo večslojne perceptronske nevronske mreže (angl. Multilayer perceptron, MLP) za določanje odziva lezenja polimernega materiala, ki je izpostavljen različnim temperaturam. Cilj projekta je modeliranje obnašanja polimernega materiala pod linearno naraščajočo in harmonsko obremenitvijo ter pod vplivom temperature.
Sintetično pridobljeni podatki bodo omogočili širok nabor raziskav za obravnavo različnih praktičnih vprašanj, kot so učinek hitrosti pridobivanja podatkov, frekvenca in amplituda dinamične obremenitve, učinek ravni šuma, učinek števila podatkov o vadbi, učinek temperature na delovanje modela nevronske mreže. Delovne izkušnje raziskovalke pri določanju temperaturno odvisnih mehanskih lastnosti bodo omogočile izpopolnitev in validacijo modela nevronske mreže z uporabo eksperimentalnih podatkov o lezenju.
Faze projekta in njihova realizacija
Dolgoročni cilj projekta je zagotoviti orodje za spremljanje stanja strukture v realnem času, ki bo lahko filtriralo vplive temperature na matrico iz kompleksnega signala celotnega sistema. Prvi korak k temu cilju predstavlja predlagani projekt. V okviru tega projekta bo prijaviteljica projekta uporabila večplastno perceptronsko nevronsko mrežo (MLP NN) za določanje odziva polimernega materiala, izpostavljenega različnim temperaturam. Namen projekta je modeliranje obnašanja polimernega materiala pod linearno naraščajočo in harmonično napetostno obremenitvijo ter vplivom temperature.Projekt bo zajemal dve različni vrsti vzbujanja: linearno naraščajočo in harmonično obremenitev. Med delovanjem so na primer kompozitne strukture v letalu izpostavljene različnim vzbujanjem, vključno s harmoničnimi (motornimi vibracijami) in udarnimi (turbulenco). Glede na naravo obremenitve med delovanjem so vozila in konstrukcije večinoma izpostavljene napetostnim obremenitvam, zato material leze. V okviru tega projekta bo zato kot način vzbujanja uporabljena napetostna obremenitev.
Raziskovanje linearno naraščajočega obremenjevanja in harmonskih obremenitev je razdeljeno na 2 delovna paketa (WP, ang. Work Package), vendar so koraki (delovne naloge – WT, ang. Work Task) v vsakem izmed njih podobni, vendar vključujejo različne spremenljivke. V prvih dveh delovnih nalogah bodo podatki meritev lezenja umetno ustvarjeni z uporabo znane odvisnosti za enega od matričnih materialov, ki se uporabljajo v vesoljski industriji (epoksi, PE, PEEK, PES itd.) – podrobnosti opisane v tabeli 2, glej delovne naloge 1 in 2 (WT1-2). Podatki o učenju bodo ustvarjeni pri različnih temperatur, ravni hrupa, hitrosti zbiranja podatkov in parametrov vzbujanja – glej WT3-4. Po validaciji nevronske mreže trenirane na umetnih podatkih (WT5) in analizi rezultatov (WT6), bodo sledili meritve v laboratoriju in validacija na dejanskih izmerjenih podatkih na materialu, izbranem v WT1 (WT7).