Проект КСУП-2603

науко-ориентированный

Разработка вычислительных прогнозных моделей, позволяющих существенно оптимизировать процесс создания материалов и исследования их физико-механических свойств

Проект направлен на разработку компьютерных моделей для прогнозирования физико-механических свойств композиционных материалов с различным соотношением компонент. Благодаря внедрению методов машинного обучения, анализ больших объёмов экспериментальных и модельных данных позволяет провести скрининг новых материалов с целью подбора требуемого состава и морфологии для решения конкретных прикладных задач.

Институт физики прочности и материаловедения СО РАН, университеты и малые инновационные предприятия (Томский политехнический университет, ООО «Алюминиевые композиты»), инжиниринговые центры авиа- и автопрома (ПАО «ОАК», ПАО «КАМАЗ»), а также IT-компании и разработчики ПО для цифрового материаловедения и промышленной томографии (например, «Элекард-Мед» (Томск), «ЛЕДАС» (Новосибирск), Rubius (Томск))

1

1

Благодаря внедрению методов машинного обучения, анализ больших объёмов экспериментальных и модельных данных позволяет провести скрининг новых материалов с целью подбора требуемого состава и морфологии для решения конкретных прикладных задач.

Благодаря внедрению методов машинного обучения, анализ больших объёмов экспериментальных и модельных данных позволяет провести скрининг новых материалов с целью подбора требуемого состава и морфологии

Сокращение материальных и временных затрат на разработку новых композиционных материалов за счёт замены части натурных испытаний вычислительным прогнозированием, создании инструмента для направленного поиска оптимальных составов и морфологий под конкретные технические требования, а также в возможности интеграции разработанных моделей в цифровые платформы материаловедения для ускоренного скрининга и отбора перспективных композитов.

компьютерные модели для решения вычислительных задач прогнозирования и обработки данных.

2-4 семестра

IT-компании и разработчики ПО для цифрового материаловедения и промышленной томографии