Список публикаций по ключевому слову: «остаточный ресурс»


Технические науки

Дата публикации: 13.03.2026 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Еремин Константин Иванович , д-р техн. наук , директор
Еремин Георгий Константинович , аспирант , заместитель директора
ООО «НИИ региональной безопасности» , Челябинская обл
Нащёкин Максим Валерьевич , канд. техн. наук , руководитель проектного офиса
ООО «МСБ-Инжиниринг» ,

«Влияние анизотропии проката на трещиностойкость строительных сталей»

Скачать статью

В статье рассматривается актуальная проблема эксплуатации стальных резервуаров для хранения жидкостей и газов – образование и развитие усталостных трещин. Анализируются основные причины их возникновения, связанные с циклическими нагрузками, концентраторами напряжений и коррозионной средой. Описаны характерные места локализации дефектов. Отмечена необходимость изучения влияния анизотропии проката на безопасность листовых металлоконструкций. Изучены параметры статической и циклической трещиностойкости строительных сталей в климатическом диапазоне температур. Сделаны выводы о влиянии плоскостной анизотропии проката на статическую и циклическую трещиностойкость сталей. Указаны возможные направления дальнейших научных исследований.

Дата публикации: 29.12.2025 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Цапко Кирилл Владимирович , студент
Буханцев Александр Владимирович , студент
Дрогачёв Артем Павлович , студент
Михалева Ульяна Николаевна , старший преподаватель
ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» , Ростовская обл

«Разработка и исследование сервиса предиктивной аналитики промышленного оборудования на основе конвергенции технологий искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей»

Скачать статью

В статье исследуется архитектура, алгоритмы и экономическая эффективность облачного сервиса для предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance, PdM) промышленного оборудования, основанного на конвергенции Industrial Internet of Things (IIoT) и методов искусственного интеллекта (AI). Рассмотрены ключевые технологические компоненты: сенсорные сети для сбора данных, облачные платформы для их обработки и хранения, а также машинное обучение (ML) для построения предиктивных моделей остаточного ресурса (Remaining Useful Life, RUL) и классификации аномалий. Анализируются преимущества подхода по сравнению с реактивным и планово-предупредительным обслуживанием, включая сокращение незапланированных простоев, оптимизацию запасов запчастей и повышение общей эффективности оборудования (OEE). Работа основана на систематизации данных из рецензируемых научных публикаций, отчетов Gartner и McKinsey, а также на анализе успешных кейсов внедрения в таких отраслях, как энергетика, авиация и обрабатывающая промышленность.

Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)

Дата публикации: 16.09.2015 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Кружилин Николай Владиславович , эксперт объектов котлонадзора
ООО ИКЦ «Мысль» ФГБОУ ВО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова» , Ростовская обл

«Продление срока службы сосудов, работающих под избыточным давлением»

Скачать статью

Статья посвящена анализу проведения экспертиз промышленной безопасности сосудов, работающих под избыточным давлением. Автор описывает процесс расчета ресурсов для сосудов, подвергающихся действию как коррозии, так и действию циклических нагрузок.