В Самарском университете разработали аналитическую модель, которая позволяет точно предсказывать распределение напряжений и деформаций в процессе гибки материалов. Об этом сообщила пресс-служба вуза.
Наша разработка учитывает пластическую анизотропию свойств материала и деформационное упрочнение заготовки. Она поможет производителям делать более точные прогнозы о том, как будут выглядеть их изделия, и даже оптимизировать процесс производства.
Разработка поможет инженерам оптимизировать параметры процесса гибки различных марок листового материала. Это повысит эффективность производства и качество продукции, а также снизит количество брака.
Проведенная нами оптимизация процесса гибки может помочь в снижении энергопотребления и уменьшении вредных выбросов в окружающую среду. Общий экономический эффект для крупного предприятия может достигать трех с половиной — пяти миллионов рублей в год.
Ученые планируют продолжить работу над совершенствованием процессов обработки металлов и интегрировать свои модели в современное промышленное оборудование. Также в планах использование технологий искусственного интеллекта и создание цифровых двойников для математического подтверждения промышленных процессов.
Ранее www1.ru сообщал, что первый в России станок для сухого электрополирования разработали в Уфе.
Читать материалы по теме:
ЛМЗ успешно внедрил современную установку для плазменной резки
«Калашников» импортозаместил итальянские высокоточные шпиндели для России
В России разработали ткацкие станки, на которых будут создавать детали для беспилотников
Сейчас на главной
Процесс напоминает высокотехнологичное «садоводство»
В этом году могут применяться атаки с использованием искусственного интеллекта
Химическая промышленность сконцентрировалась на материалах из углеродного волокна с полимерами и керамикой
Новая «донная камера» выводит тактический БПЛА на новый уровень противодействия беспилотным перехватчикам
Новая модификация на шасси КамАЗ-6560 совместила в себе РЭБ и РЛС
Все подробности про главную пресс-конференцию года
За 2025 год пользователи перенесли 4,8 миллиона номеров — абсолютный рекорд за всю историю услуги
Электровоз позволит уменьшить выбросы вредных веществ и шумовое загрязнение
Правоохранители задержали топ-менеджера пермского «Машиностроителя» Сергея Мезенцева
Несмотря на возраст, судно продолжит обеспечивать ледовую проводку под российским флагом
Киберполиция объяснила, что шаблоны биометрии не передаются в облако
Мощность — как у шестиосных аналогов