В ПНИПУ создали цифровую модель для прогнозирования деформации мостов с точностью 95%

17 апреля 2026, 15:00

© Сгенерировано нейросетью

Исследователи Пермского национального исследовательского политехниверситета (ПНИПУ) при поддержке Минобрнауки России разработали цифровую модель, позволяющую анализировать и прогнозировать процессы деформации в мостовых суставах — уязвимых элементах, выполненных из современных полимеров. Точность прогноза достигает 95 процентов. Разработка реализована в рамках программы передовых инженерных школ.

Цифровая модель с точностью 95%

Ученые создали математическую модель, которая учитывает индивидуальные климатические и механические факторы. Она позволяет рассчитывать срок службы полимерных деталей и предсказывать уровень их износа. Верификация показала: среднее расхождение между расчетными и экспериментальными данными не превышает пяти процентов, что подтверждает высокую надежность модели.

Испытания сверхвысокомолекулярного полиэтилена

В основе модели — исследование свойств сверхвысокомолекулярного полиэтилена (СВМПЭ), который превосходит традиционные полимеры (например, тефлон) по прочности, долговечности и устойчивости к внешним воздействиям. Образцы материала тестировали в широком диапазоне температур — от минус 40 до плюс 80 градусов Цельсия. Полимер подвергали сжатию с разной скоростью, а также циклическим нагрузкам, имитирующим реальную эксплуатацию.

Ассистент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ Анна Каменских пояснила, что специалисты тщательно изучили поведение материала под воздействием сложных температурных и силовых факторов, чтобы максимально приблизить модель к реальным условиям работы мостов.

Результаты: зона риска и деформация 9%

Модель применили для анализа сферических опорных элементов железнодорожных мостов. Расчеты показали, что наиболее уязвимая область — там, где полимерный слой немного выступает за пределы стальной опорной пластины. После прохода двух тысяч поездов в этой зоне зафиксированы значительные пластические деформации — до девяти процентов. Материал начал испытывать структурные изменения, но полное разрушение еще не наступило.

Практическое применение для обслуживания

Полученные данные позволяют специалистам заранее выявлять признаки надвигающихся повреждений и своевременно планировать восстановительные или профилактические работы, не дожидаясь отказа конструкции. Такой подход продлевает срок службы мостов и обеспечивает безопасность движения железнодорожного транспорта в различных погодных и нагрузочных условиях.

Ранее «RUБЕЖ» сообщал, что в строительной отрасли России создадут Центр инженерии данных и искусственного интеллекта.