坦波夫国立大学科学家研发出一种新方法，能够通过铝合金发出的微弱声学和电磁信号，预判其突发性断裂。该成果可用于开发由高技术合金制成的交通工具安全系统。
科研团队负责人、物理数学博士亚历山大·希布科夫教授介绍，含镁、锂、铜或锌的铝合金因比强度高、耐腐蚀性强而备受青睐，可减轻飞机、火箭和船舶的重量，节省燃料。然而，在加工和服役过程中，这类材料会自发产生所谓“局部变形带”，它们悄无声息地累积损伤，可能在载荷下导致结构突然失效，而传统方法很难在运行设备中检测到这些缺陷。
希布科夫教授说：“我们建立了一套原创的灵敏检测方法组合，能够在力学试验过程中直接识别局部变形带。这套系统同步记录金属自身发出的噪声——包括声学、电磁和电化学信号，这些信号由活跃的局部变形带产生，同时配合每秒高达10万帧的高速表面摄像。这让我们得以‘看见’危险区域萌生的瞬间。”
坦波夫国立大学科学家指出，通过原创计算机程序处理的视频数据，即使在腐蚀性介质或粗糙表面等视觉检查困难的复杂条件下，也能清晰显示这些变形带。
希布科夫教授强调：“我们发现，在宏观断裂发生前，发射信号会呈现临界幂律统计特征，这可以作为材料灾难性破坏的前兆。这就像是金属发出的‘求救尖叫’，表明载荷已达临界值，若不干预，断裂将不可避免。现在我们知道了合金‘噪声’中哪些模式需要重点关注，从而预判风险程度和材料断裂时间。”
未来，这种“发射探测”损伤评估方法有望集成到汽车、飞行器及水下航行器（包括无人机）的机载诊断系统中——这些设备允许更高过载，从而实现从定期维修向基于材料实际状态的预测性维护转变。
