ИННОВАЦИОННЫЙ ПОДХОД СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ФОРМИРОВАНИЯ ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ КРИТИЧЕСКИХ ПО НАДЕЖНОСТИ ДЕТАЛЕЙ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Ключевые слова:
поверхностное упрочнение, мультифизическое моделирование, обучение с подкреплением, биотехнологии, LCA, автотранспортАннотация
В статье рассматривается инновационный подход к синтезу технологических процессов формирования поверхностного слоя критических по надежности деталей автотранспортных средств. Предложена радиальная модель, интегрирующая мультифизические модели (Фурье, Avrami/JMAK, Hooke-Maxwel) с алгоритмами обучения с подкреплением (Q-learning) и ε-greedy для адаптивного синтеза. Включены биотехнологии (биоразлагаемые покрытия, ферментативные процессы) и анализ жизненного цикла (LCA по ISO 14040) для обеспечения экологической устойчивости. Результаты симуляций показывают улучшение свойств деталей на 20–40% по сравнению с традиционными методами.
Библиографические ссылки
IPCC, 2021: Summary for Policymakers. In: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M.I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T.K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu and B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press. In Press.
Index IEEE Transactions on Reliability Vol. 70. (2021). IEEE Transactions on Reliability, 70(4), 1687–1706. https://doi.org/10.1109/tr.2021.3134026.
THE 17 GOALS | Sustainable Development. https://sdgs.un.org/goals.
V. Wong, W. Bauer, R. Kamo, W. Bryzik, and M. Reid Assessment of Thing Thermal Barrier Coatings for I.C. Engines, SAE Technical Paper 950980, 1995
Frolova E. A., Tushavin V. A., Chabanenko A. V., News of Samara scientific center of RAS, 2023, vol. 25, no. 6(116), pp. 84-91.
Чуновкина, А. Г. Качество технологических процессов в аддитивном приборостроении: модели машинного обучения / А. Г. Чуновкина, А. П. Ястребов, А. В. Чабаненко, М. Д. Рассыхаева // Компетентность. – 2024. - С. 46-50. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-6-46-50.
Руденко, В. С. Обзор выпуклой оптимизации марковских процессов принятия решений / В. Д. Руденко, Н. Е. Юдин, А. А. Васин // Компьютерные исследования и моделирование. – 2023. - Т. 15. - № 2. - С. 329–353. DOI: 10.20537/2076-7633-2023-15-2-329-353
Ротова, О. М. Обучение с подкреплением: введение. / О. М. Ротова // Теория и практика современной науки. – 2020. - №1(55). - С.477-482.
Finnveden G. et al. (2009). "Recent developments in life cycle assessment". Journal of Environmental Management, 91(1), 1–21. DOI: 10.1016/j.jenvman.2009.06.018.
Wang J. et al. (2021). "IoT-based predictive maintenance in automotive industry". IEEE Transactions on Industrial Informatics, 17(5), 3421–3430. DOI: 10.1109/TII.2020.3019205.
Девойно, О. Г. Инновационные технологии упрочнения внутренних поверхностей деталей подвески тяжелонагруженных машин методами лазерного и высокочастотного индукционного воздействия / О. Г. Девойно, И. И. Вегера, В. Г. Залесский, В. В. Рудый, В. В. Жарский // Известия национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук. - 2023. – Т 68. - №3. – С. 208-2019. DOI: 10.29235/1561-8358-2023-68-3-208-219
