На главную Наши проекты:
Журнал   ·   Discuz!ML   ·   Wiki   ·   DRKB   ·   Помощь проекту
ПРАВИЛА FAQ Помощь Участники Календарь Избранное RSS
msm.ru
! Внимательно прочитайте правила раздела
1. Запрещается публиковать материалы защищенные авторскими правами.
2. Запрещается публиковать новостные материалы без ссылки на источник
Модераторы: ANDLL, B.V.
  
    > Математическое моделирование материалов востребовано российской промышленностью
      Математическое моделирование материалов востребовано российской промышленностью

      Математическое моделирование новых материалов позволяет существенно увеличивать скорость разработки новых...

      Математическое моделирование новых материалов позволяет существенно увеличивать скорость разработки новых версий продуктов, к примеру полимерных композитных структур. Именно такой эффект от внедрения матмоделирования получен в компании «АрктикТекс» — российском производителе инновационных нагревательных элементов на основе электропроводящих нанокомпозитов. Об этом CNews сообщили представители Фонда инфраструктурных и образовательных программ.

      Внедрение в производственный процесс математической модели прогнозирования зависимости свойств полимерных композитных структур от типа и формы наполнителей и технологии изготовления дало возможность расширить производственные мощности компании в три раза. Модель создана совместно с Фондом инфраструктурных и образовательных программ (входит в контур группы «Роснано») и учеными Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна. В рамках разработанной образовательной программы профессиональной переподготовки также было обучено 49 специалистов в этой сфере, а на базе Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта создана общеобразовательная программа «Smart textiles, математическое моделирование и программирование» для школьников.

      ПАО «Северсталь» использует математические методы для моделирования коррозионной стойкости и прогнозирования текущих и новых рецептур конструкционной стали. Образовательная программа, созданная Институтом металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова РАН и Московским политехническим университетом, стала настолько востребованной, что по ней обучились уже два потока слушателей. Разработанные в ее рамках алгоритмы позволяют снизить расходы на технологическую апробацию новых рецептур коррозионностойких сталей практически в четыре раза и заместить зарубежные программные продукты для моделирования.

      Производитель искусственных алмазов «СВД.Спарк» планирует внедрить на своем производстве математическую модель плазменного CVD реактора выращивания алмазов, созданную совместно с учеными Университета МИСИС. Такое решение позволит провести геометрическую и технологическую оптимизацию реакторов для увеличения их производительности, а в дальнейшем на основании модели спроектировать реактор нового поколения.

      ***

      Фонд инфраструктурных и образовательных программ, входящий в группу «Роснано» – один из федеральных институтов развития. Фонд первым в России начал работать в deeptech секторе по венчуростроительной модели и создал с нуля более 900 стартапов. Фонд обеспечивает возвратными инструментами инвестиции для технологических компаний на ранних стадиях. Фонд придерживается экосистемного подхода при выходе в новые технологии и рынки. Он одновременно создает новые компании, проектирует опережающую сертификацию, нормативно-техническую поддержку, образовательные программы и популяризационные инструменты. С 2022 г. Фонд является одним из операторов федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства», нацеленного на стимулирование технологического предпринимательства в университетской среде, фонд развернул сеть из университетских стартап-студий и университетских венчурных фондов.

      Адрес новости:
      https://corp.cnews.ru/news/line/2024-04-18_matematicheskoe_modelirovanie

      0 пользователей читают эту тему (0 гостей и 0 скрытых пользователей)
      0 пользователей:


      Рейтинг@Mail.ru
      [ Script execution time: 0,0126 ]   [ 15 queries used ]   [ Generated: 1.05.24, 16:37 GMT ]