Розробка методики швидкої оцінки міцності посудин з вм'ятинами засобами ШІ на прикладі формування датасету для пластин під тиском

Abstract

Посудини, що працюють під тиском, є ключовими елементами у хімічній та нафтогазовій промисловості. Забезпечення їх надійності є актуальною проблемою. Зі зростанням кількості пошкоджень внаслідок тривалої експлуатації та зокрема триваючих бойових дій в Україні, особливо поширеними стали такі види дефектів, як вм’ятини на циліндричних оболонках. Вм’ятини можуть становити значну небезпеку, що вимагає розробки швидких та точних інструментів для оцінки міцності. У даній роботі запропоновано методику формування навчального датасету для тренування моделей штучного інтелекту (ШІ) для оцінки міцності та напружено-деформованого стану посудин з локальними дефектами типу вм’ятин. Для апробації підходу та валідації методики розглядається спрощена модель тонкостінної прямокутної пластини, жорстко закріпленої по контуру та навантаженої рівномірним тиском. Детально описано процедуру створення датасету з використанням мови програмування Python, яка включає: генерацію широкого діапазону вхідних параметрів (геометрія, матеріал, навантаження); автоматизоване моделювання методом скінченних елементів (МСЕ) кожної конфігурації в Ansys, для отримання максимальних прогинів та інтенсивності напружень за Мізесом; аналітичний розрахунок прогину для верифікації МСЕ. Pressure vessels are key components in the chemical and oil and gas industries. Ensuring their reliability is a current challenge. With an increasing number of damages due to prolonged operation and, notably, ongoing military activities in Ukraine, defects such as dents on cylindrical shells have become particularly prevalent. Dents can pose a significant hazard, necessitating the development of rapid and accurate tools for strength assessment. This paper proposes a methodology for creating a training dataset for artificial intelligence (AI) models aimed at evaluating the strength and stress-strain state of vessels with local dent-type defects. To test the approach and validate the methodology, a simplified model of a thin-walled rectangular plate, rigidly clamped at its edges and subjected to uniform pressure, is considered. The dataset creation procedure using the Python programming language is described in detail. This includes: generating a wide range of input parameters (geometry, material, load); automated finite element method (FEM) modeling of each configuration in Ansys to obtain maximum deflections and equivalent von Mises stresses; and analytical calculation of deflection for FEM verification.