ИИ помогает NTN проектировать ступичные подшипниковые узлы
16 января 2026
Искусственный интеллект уверенно проникает в консервативные сферы промышленности, включая подшипниковую отрасль. Японская корпорация NTN первой в мире внедрила машинной обучение в автоматизированную систему ABICS для проектирования интегрированных ступичных подшипниковых узлов третьего поколения.
Современные ступичные узлы обеспечивают вращение колес легковых автомобилей, выдерживая огромные нагрузки. Вместе с тем, они должны быть очень легкими – для снижения массы и расхода топлива. Поэтому еще на ранних этапах проектирования проводятся прочностные и ресурсные расчеты отдельных элементов и узла в целом.
Традиционный анализ методом конечных элементов (МКЭ) требовал многих недель вычислений: сложная форма подшипников с болтами и фланцами моделировалась на компьютере для проверки напряжений и деформаций.
Использование ИИ для этих целей выявило сразу несколько преимуществ:
- Ускорение анализа нагрузок, вибраций и материалов в 10 раз.
- Автоматическая оптимизация размеров и геометрии для снижения веса и повышения прочности.
- Интеграция с сенсорами ASB (Active Sensor Bearing) от NTN для постоянного мониторинга состояния подшипников.
Все эти факторы сократили трудозатраты на стадии проектирования и прочностных расчетов на 80% по сравнению с классическими методами. Клиенты получают новые решения гораздо быстрее: от заказа до прототипа проходят считанные недели вместо месяцев или даже лет. При этом система минимизирует ошибки проектирования, повышая надежность подшипников в эксплуатации.
К 2029 году NTN планирует внедрить полную автоматизацию всех МКЭ-анализов в ABICS, что сократит ручной труд более чем 90%. При этом использование ИИ будет сочетаться с CAE-моделированием (Computer-Aided Engineering), ускоряя все этапы разработки и вывода на рынок новых высокопроизводительных решений.
Вопреки опасениям скептиков, внедрение ИИ не заменит инженеров, а увеличит их продуктивность. В будущем подобные системы распространятся на проектирование всех узлов автомобилей, роботов и промышленного оборудования.
Современные ступичные узлы обеспечивают вращение колес легковых автомобилей, выдерживая огромные нагрузки. Вместе с тем, они должны быть очень легкими – для снижения массы и расхода топлива. Поэтому еще на ранних этапах проектирования проводятся прочностные и ресурсные расчеты отдельных элементов и узла в целом.
Традиционный анализ методом конечных элементов (МКЭ) требовал многих недель вычислений: сложная форма подшипников с болтами и фланцами моделировалась на компьютере для проверки напряжений и деформаций.
Использование ИИ для этих целей выявило сразу несколько преимуществ:
- Ускорение анализа нагрузок, вибраций и материалов в 10 раз.
- Автоматическая оптимизация размеров и геометрии для снижения веса и повышения прочности.
- Интеграция с сенсорами ASB (Active Sensor Bearing) от NTN для постоянного мониторинга состояния подшипников.
Все эти факторы сократили трудозатраты на стадии проектирования и прочностных расчетов на 80% по сравнению с классическими методами. Клиенты получают новые решения гораздо быстрее: от заказа до прототипа проходят считанные недели вместо месяцев или даже лет. При этом система минимизирует ошибки проектирования, повышая надежность подшипников в эксплуатации.
К 2029 году NTN планирует внедрить полную автоматизацию всех МКЭ-анализов в ABICS, что сократит ручной труд более чем 90%. При этом использование ИИ будет сочетаться с CAE-моделированием (Computer-Aided Engineering), ускоряя все этапы разработки и вывода на рынок новых высокопроизводительных решений.
Вопреки опасениям скептиков, внедрение ИИ не заменит инженеров, а увеличит их продуктивность. В будущем подобные системы распространятся на проектирование всех узлов автомобилей, роботов и промышленного оборудования.