八月 2025

南乌拉尔国立大学的科学家们开发出一种诊断滚动轴承缺陷的新方法，该方法可以显著提高诊断准确率并加快故障检测速度。南乌拉尔国立大学高等经济与科学学院设备与系统技术自诊断和自控研究实验室副主任弗拉基米尔·西尼岑及其年轻同事奥尔加·伊布里亚耶娃、维多利亚·埃列梅耶娃和穆罕默德·穆罕默德于2025年初在国际知名期刊《算法》（Algorithms）上发表了这一成果。

滚动轴承的应用范围十分广泛，从航空航天到数控机床，无所不包。因此，一种非接触式的轴承诊断方法至关重要——它不仅可以识别现有缺陷，还可以预防和预警故障。

随着神经网络和模式识别技术的出现，这些方法也开始应用于轴承监测。轴承振动的声学信号经过初步处理，研究其频谱，识别特征，然后神经网络对特征进行分类，并得出轴承状况的结论。

为了提高这种诊断方法的准确性，通常使用复杂神经网络的深度学习方法，这需要大量的计算和时间成本，以及大量的训练数据。

南乌拉尔国立大学的弗拉基米尔·西尼岑和他的同事提出了一种使用LPC算法（线性预测编码）处理神经网络信号的方法，然后再将其传输到神经网络。这种方法广为人知，主要用于识别人类语音并在计算机上进行合成。

南乌拉尔国立大学的科学家团队在纳米尺度上模拟并证明了一种创新合金的高耐磨性。该团队与来自伊朗、英国、中国和阿联酋的同事合作，将这项研究发表在国际期刊《胶体与表面A》上。

马吉德·纳塞里、叶夫根尼·特罗菲莫夫、阿琳娜·米亚斯尼科娃、德米特里·米哈伊洛夫、娜塔莉亚·沙布洛娃和亚历山大·奥尔洛夫代表南乌拉尔国立大学参与了这项研究。

该合金属于高熵合金。这意味着它由五种或更多种金属组成，每种金属都必须赋予合金特殊的性能。

用大量不同的金属制造合金并非易事。其成分能否组合？它们是否能保留各自的独特性能，例如铁的导电性或铬的耐腐蚀性？为了避免遗漏并确定最佳的成分比例，有必要在纳米尺度上研究该合金。

本研究中使用的方法使我们能够解答许多实际应用中的重要问题：金属晶粒在何种基质中排列？它们在机械加工（例如冲压）过程中的行为如何？所有这些都至关重要，因为未来需求的不是金属锭或金属板，而是由其制成的物体。

这种新金属被证明是当今世界上已知的高熵合金中最便宜的金属之一。其主要成分是铁和镍。15%是铬，它具有抗腐蚀性能。10%是锰。最后，剩余的可能是铌。

في مدرسة الهندسة المتقدمة «قلب الأورال» بجامعة جنوب الأورال الحكومية، طُوِّرَت منصة اختبار مبتكرة تعتمد على محرك مرسيدس M102. نُفِّذَ المشروع بتكليف من «مركز رصد التقنيات الجديدة» بالتعاون مع شركة الأبحاث والإنتاج «المعدات التعليمية - بروفي» تحت إشراف فلاديسلاف لازاريف، أستاذ مدرسة الهندسة المتقدمة. صُمِّمَت المنصة لتقييم ميل الوقود إلى تكوين رواسب في المحرك، مما يُحسِّن تركيب البنزين ذي العلامات التجارية.

فازت جامعة جنوب الأورال الحكومية بأربعة جوائز في مسابقة منح إنشاء مراكز الروبوتات الصناعية. وسيخصص للجامعات والشركات مبلغ 1.1 مليار روبل لتطوير حلول في مجال الروبوتات، ودمج الأنظمة الروبوتية في المؤسسات الصناعية، وإطلاق برامج تعليمية، وتدريب المتخصصين.

تلقت المسابقة 28 طلبًا من جامعات وشركات من 18 مدينة روسية. وقدم كل متسابق برنامج أنشطة للمركز مُعدًّا وفقًا للمتطلبات، وحدد مبلغ التمويل اللازم لتنفيذه.