Студенты МАИ начали разрабатывать системы прогнозирования остаточного ресурса двигателей самолета
Система сможет заменить ушедший с российского рынка импортный аналог
Умную систему для оценки ресурса авиадвигателей разработала студентка МАИ Диана Бабинцева вместе со своей командой. Их задумка позволит сделать возможным предсказывать параметр EGTM – запас температуры выхлопных газов – в системе мониторинга состояния двигателя по уже имеющимся в ней многочисленным параметрам. Об этом сообщили в пресс-службе института.
Диана занималась проектной деятельностью еще с начальной школы: накопила опыт выступлений, участвовала в нескольких «хакатонах» и защищала проекты на трех международных конференций. Не так давно она возглавила в качестве тимлида команду студентов МАИ в рамках решения кейса от компании S7 Tech Lab, нуждающейся в импортозамещенной системе для оценки ресурса двигателей. Молодые специалисты при поддержке сотрудников компании придумали решение практически сразу.
«Наше решение базируется на модели машинного обучения, которая предсказывает значения данного параметра. Модель обернута в удобный для работы с ней интерфейс. Имеется пополняемая база данных, а также веб-демонстратор, где пользователь вводит необходимые ему параметры самолетов и двигателей», – рассказала Бабинцева.
Сейчас разработанная система оптимизируется. Студенты налаживают взаимодействие между всеми частями проекта, прежде чем работающий образец будет представлен на защите на «цифровой кафедре» уже в ближайшее время.
«Мы обучили модель на известных данных и теперь можем получать ее предсказания для новых данных. У нас реализованы бэк- и фронт-часть для хранения всех данных и для их удобного вывода пользователю в качестве графиков», – добавила Бабинцева.
Обычно компании используют математические модели для расчета параметров. По мнению Дианы Бабинцевой, использование модели машинного обучения позволяет получить масштабируемый и адаптивный продукт, который можно дообучать и оптимизировать. В окончательном варианте модель предскажет параметр запаса температуры выхлопных газов, что уменьшит расходы на ресурсы, необходимые для обслуживания двигателей.
Не так давно студент МАИ представил разработанное им IT-решение для онлайн-платежей по технологии блокчейна. Конкурентное преимущество ему обеспечили не только скорость, но и безопасность
