Ученые российской компании Smart Engines совершили прорыв в области диагностики турбореактивных двигателей. Исследователи предложили новую методику с применением искусственного интеллекта для выполнения томографии реактивного двигателя целиком – без разбора на детали и за одно томографическое измерение на серийной промышленной установке. В разработку ИИ-технологии было вложено $5 млн.

Сложность задачи

Специфика томографических исследований реактивных двигателей связана с принципиально различными требованиями к материалам, используемым для создания деталей “горячей” и “холодной” частей двигателя.

Для “горячей” части двигателя важно, чтобы детали выдерживали высокие температуры и перегрузки. “Холодная” часть – корпус и компрессор – создается из облегченных материалов, чтобы максимально уменьшить общий вес двигателя. При этом плотные термостойкие материалы могут поглотить все излучение, а легкие материалы почти прозрачны. В результате на томографии двигателя часть реальных дефектов не видна, а в местах, где информации не хватает, возникают ложные дефекты. Эти эффекты настолько сильны, что вместо целой лопатки можно увидеть пустоту.

Smart Tomo Engine

Исследователи предложили новую методику неразрушающего контроля, сочетающую компьютерную томографию и ИИ, чтобы получить объективную томографическую реконструкцию многокомпонентных цельнометаллических агрегатов “в сборе”. Технология строит цифровой двойник двигателя и позволяет достоверно обнаруживать дефекты – трещины, пустоты, расслаивания – и посторонние предметы, такие как металлическая стружка, за одно измерение.

Целью ученых Smart Engines являлась томография реактивного двигателя целиком – без разбора на детали – и за одно измерение на серийной промышленной установке. Исследователи Smart Engines предложили комплексное решение проблемы – использование промежуточных “компромиссных” энергий излучения ~450-600 кэВ, которые позволяют реконструировать как более плотные, так и менее плотные детали, а также высокопроизводительных алгоритмов компьютерной томографии для коррекции возникающих при этом искажений.

Разработанные алгоритмы позволяют надежно компенсировать эффекты рассеяния излучения объектом, рассеяния излучения детектором, полихроматичность излучения при исследовании мультиматериальных изделий, а также шумы, связанные с фотонным голоданием. ИИ позволяет выполнять качественную реконструкцию даже в случае сложных измерений, выполненных на грани чувствительности прибора, в результате чего стало возможным проводить дефектоскопию реактивных двигателей авиационных моделей без разбора на отдельные компоненты.

“Отказ двигателя – это катастрофа. Для ее недопущения мало проверить каждую деталь. Если нет контроля готового изделия, последствия будут печальны, хотя, как говорил Райкин, к пуговицам претензий нет. С нашей технологией на конвейер можно поставить контроль качества именно собранных двигателей, выведя их надежность на новый уровень”, – комментирует генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.

Наиболее перспективным направлением дальнейшего развития уникальной технологии является масштабирование для исследования крупногабаритных и длинномерных изделий, таких как авиационные двигатели и космические ракеты. Для этого необходима разработка установок нового поколения, которые будут обладать достаточной яркостью источника для прохождения через такие большие металлические изделия и иметь соответствующие изделиям габариты.

Бэкграунд

Smart Engines – российская ИИ-компания, лидер на рынке распознающих систем. Компания основана в 2016 году учеными с 25-летним опытом работы в сфере распознавания символов, изображений и обработки документов. В 2020 году исследователи Smart Engines разработали собственные нейросетевые архитектуры, использование которых при проведении рентгеновской компьютерной томографии позволяет снизить необходимую дозу облучения пациентов. В 2023 году компания объявила о выходе на рынок промышленной томографии.

Выручка компании от продажи решений и услуг в 2024 году составила 830 млн. рублей. За 2024 год выручка Smart Engines увеличилась на 80%.