Научно-учебная лаборатория «Аддитивных лазерных технологий» (НУЛ АЛТ) приглашает на открытый научный семинар, который состоится 17 апреля в 11:00 в 321 аудитории 8 учебного здания КНИТУ-КАИ.

Тема выступлений: Аддитивные технологии и применение искусственного интеллекта в аддитивном производстве.

Докладчики – сотрудники Центра технологий материалов Сколковского института науки и технологий:

Аннотации докладов:

1.       Волосков Борис Сергеевич

Лазерные аддитивные технологии в производстве изделий из перспективных сплавов

Доклад посвящен особенностям применения лазерных аддитивных технологий для работы с перспективными металлическими материалами. Основной акцент сделан на технологии печати объемных аморфных металлических сплавов (ОАМС) на основе Zr. Исследовано влияние морфологии порошка на качество получаемого изделия, в том числе показана возможность получения изделий из ОАМС из исходно кристаллического осколочного порошка. Также продемонстрирована печать сложных тонкостенных гироидных структур из ОАМС.

Отдельным блоком представлен разработанный экспресс-метод оценки остаточных напряжений (ОН) в напечатанных изделиях с помощью стандартных универсальных разрывных машин. Данный инструмент позволяет эффективно подбирать стратегии минимизации ОН при разработке новых материалов, получаемых методом 3D-печати. В заключение будут кратко освещены другие направления исследований Сколтеха в области аддитивного производства металлических изделий.

2.       Сергеичев Иван Валерьевич

Влияние остаточных напряжений на сверхмногоцикловую усталость металлических образцов полученных методом селективного лазерного сплавления

Обсуждаются результаты экспериментальных исследований эффектов остаточных напряжений в аддитивных образцах стали 316L с различными искусственными дефектами. Показана определяющая роль остаточных напряжений на механизмы инициации и развития повреждений в изделиях полученных методами аддитивного производства.

3.       Карамов Радмир Ильгизович

Микромеханика на основе данных: машинное обучение для характеризации материалов и производственных процессов

Доклад посвящен опыту исследований на стыке микромеханики и современных методов анализа данных. Основное внимание уделено решениям на базе глубокого обучения и компьютерного зрения для обработки и анализа данных рентгеновской компьютерной томографии композиционных материалов. Рассматриваются разработанные алгоритмы учета размерного эффекта при наноиндентировании, подходы к предсказанию свойств материалов с помощью алгоритмов машинного обучения. В качестве разрабатываемых направлений представлены концепции систем мультимодального мониторинга производственных процессов, а также гибридные методики, интегрирующие численное моделирование, экспериментальное наноиндентирование и машинное обучение.

4.       Квашнин Александр Геннадьевич

Методы цифрового дизайна и искусственного интеллекта для моделирования свойств материалов

Классические методы цифрового материаловедения в основном посвящены молекулярной динамике с применением эмпирических межатомных потенциалов и теории функционала плотности. Однако, в последние годы искусственный интеллект (ИИ) или машинное обучение активно используются в материаловедении, позволяя ученым использовать широкий спектр методов для решения проблем. Наиболее популярным применением методов машинного обучения является разработка межатомных возможностей машинного обучения (MLIP). В ходе выступления будет продемонстрировано несколько реальных примеров применения различных типов алгоритмов машинного обучения и методик обучения, демонстрирующих способность этого подхода решать жизненно важные задачи в области материаловедения.

Приглашаются научные сотрудники, аспиранты, студенты и все желающие.

Координатор семинара: Мельников Антон Сергеевич

E-mail: ASMelnikov@kai.ru