Les systèmes mécaniques dans lesquels les pièces mobiles entrent en contact régulier sont sujets à des dommages dus aux effets du frottement. Des chercheurs de l'Université de Tohoku ont mis au point un système de contrôle des contacts, piloté par l'intelligence artificielle, pour réduire considérablement les contacts avec les zones endommagées. Bien qu'actuellement testé uniquement dans des expériences en laboratoire, ils pensent que cela pourrait éventuellement aider de nombreux types de machines à fonctionner plus facilement.
"Cela pourrait éloigner la stratégie de conception des systèmes mécaniques de l'approche traditionnelle consistant à développer de nouveaux matériaux supérieurs pour développer des surfaces capables de s'adapter activement pour réduire les dommages", déclare le professeur Motoyuki Murashima.
Le travail était une collaboration entre Murashima du Département d'ingénierie des systèmes mécaniques de l'Université de Tohoku et des collègues de l'Université de Nagoya et du Korea Photonics Technology Institute en Corée du Sud. La recherche est publiée dans la revue Tribologie Internationale.
La recherche se concentre sur le potentiel des matériaux innovants possédant des "surfaces de morphing", qui peuvent être modifiées en fonction de l'environnement dans lequel ils opèrent. Ces matériaux sont développés par plusieurs groupes de recherche pour imiter une flexibilité commune trouvée dans les systèmes vivants, tels que la feuille surfaces qui changent en fonction des variations d'humidité. Un exemple en ingénierie, précédemment développé par Murashima et ses collègues, est une surface composée d'un diaphragme supporté par un substrat dur, avec des changements de pression de contrainte modifiant les morphologies de surface.
L'équipe a développé une procédure d'intelligence artificielle dans laquelle des capteurs analysent le frottement entre deux surfaces. Après avoir détecté où les dommages se produisent, la procédure peut alors utiliser la capacité de "morphing" de la surface pour minimiser le contact de frottement avec les régions endommagées.
"Il s'agit de la première recherche au monde à utiliser l'intelligence artificielle pour contrôler la forme des surfaces de morphing et détecter avec succès la position des dommages sur les surfaces en interaction", déclare Murashima.
Au fur et à mesure que l'analyse et l'ajustement se poursuivaient dans des cas de test simulés, les chercheurs ont pu obtenir une réduction constante de la friction fluctuante causée par le contact entre les parties affectées du matériau à l'étude.
Le système de preuve de concept utilisait des disques tournant dans un cylindre. La prochaine étape cruciale sera de se rapprocher des situations dans lesquelles la procédure pourrait être appliquée à de véritables défis d'ingénierie, tels que les machines industrielles. L'objectif ultime est de permettre à une large gamme de machines de fonctionner avec moins d'usure et de dommages de routine, d'obtenir des durées de vie utiles plus longues et des économies de coûts grâce à des remplacements de pièces moins fréquents.
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Comment éviter le contact avec une position endommagée en utilisant des surfaces de morphing. 1 crédit -
La friction se stabilise au fur et à mesure que l'apprentissage de l'IA progresse. 1 crédit
"Une prochaine étape importante consiste à développer des algorithmes d'apprentissage et de contrôle plus sophistiqués qui réduiront le temps nécessaire pour apprendre les caractéristiques des surfaces analysées et ainsi obtenir un contrôle plus raffiné et plus rapide qui évite les dommages", explique Murashima.
Plus d'information: Motoyuki Murashima et al, Nouvelle technologie de stabilisation du frottement pour les conditions de dommages de surface à l'aide de l'apprentissage automatique, Tribologie Internationale (2023). DOI : 10.1016/j.tripoint.2023.108280
Citation: L'apprentissage automatique stabilise les pièces mécaniques, protège des conditions de frottement dommageables (2023, 3 mars) récupéré le 3 mars 2023 sur
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