Удосконалення методу визначення характеристик дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю
| dc.contributor.advisor | Галаган, Роман Михайлович | |
| dc.contributor.author | Момот, Андрій Сергійович | |
| dc.date.accessioned | 2020-07-10T11:56:48Z | |
| dc.date.available | 2020-07-10T11:56:48Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstractuk | В дисертації вперше отримані такі нові наукові результати: 1. Запропоновано метод автоматизованої обробки послідовності термограм, отриманих у результаті активного теплового контролю багатошарових матеріалів, який використовує нейромережеві технології для аналізу температурних профілів у кожній точці об’єкту та дозволяє одночасно проводити класифікацію знайдених дефектів, вимірювати їх глибину залягання та розкрив. 2. Набув подальшого розвитку метод синтезу нейронної мережі прямого розповсюдження зі зворотним поширенням помилки, який враховує залежності достовірності контролю та точності дефектометрії від архітектури та алгоритмів навчання нейронної мережі, що дозволило обґрунтувати вибір кількості прихованих прошарків нейронної мережі, кількості нейронів у цих прошарках та оптимального за показником середньоквадратичної помилки мережі алгоритму навчання. 3. Удосконалено метод формування навчального набору даних, який враховує залежності достовірності класифікації дефектів у багатошарових матеріалах, похибок визначення їх глибини залягання і розкриву від параметрів вибірки навчальних сигналів, що дозволило мінімізувати час навчання нейронної мережі без погіршення достовірності автоматизованої класифікації дефектів та точності дефектометрії. Практичне значення одержаних в дисертаційній роботі результатів полягає в тому, що було розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення реалізації підсистеми визначення характеристик дефектів за результатами активного ТНК із використанням вдосконаленого методу на базі нейромережевих технологій, що дозволило автоматизувати класифікацію дефектів і побудову теплових томограм, підвищити точність теплової дефектометрії і достовірність контролю у порівнянні з існуючими методами. Розроблено віртуальний інтерфейс користувача, який містить інструменти для проведення дефектометрії та аналізу теплових томограм, що дало змогу покращити ефективність аналізу результатів контролю. Для розробленої системи експериментально визначено архітектуру та параметри навчання нейромереж, за яких досягається найвища достовірність класифікації дефектів та точність вимірювання їх характеристик. Розроблено та виготовлено експериментальний стенд та дослідні зразки для проведення активного теплового контролю і аналізу результатів із використанням удосконаленого методу визначення характеристик дефектів на основі нейронних мереж, що дозволило відпрацювати програмні алгоритми та підтвердити ефективність даного методу. У дисертаційній роботі описано особливості та проблеми теплового контролю виробів із багатошарових матеріалів. Показано, що на сучасному етапі розвитку методів теплового неруйнівного контролю важливим завданням є не лише виявлення та визначення координат і поперечних розмірів дефектів багатошарових матеріалів, але і вимірювання їх глибини залягання та розкриву. Проведено аналіз факторів, які впливають на результати теплового контролю та описано характер взаємозв’язків між інформативними параметрами. Розглянуто традиційні математичні та статистичні методи теплової дефектометрії та встановлено їх недоліки. Описано, що аналітичний розв’язок обернених задач теплового контролю в ряді випадків є неоднозначним. Особливо низьку ефективність традиційні методи та побудовані на їх основі системи теплової дефектометрії мають у випадку контролю багатошарових матеріалів. В роботі проведено порівняльний аналіз стандартних та спеціальних методів цифрової обробки термограм. Розглянуто методи Фур’є-аналізу, вейвлет-аналізу, аналізу головних компонент та динамічної теплової томографії. Показано, що дані методи мають низьку завадостійкість, сильну залежність результатів від вибору опорної точки та рівномірності нагріву об’єкту контролю. Окрім того, розглянуті традиційні методи обробки термограм не дозволяють проводити автоматичну класифікацію дефектів за типом та визначати їх розкрив. У дисертаційній роботі описано можливості використання штучних нейронних мереж для удосконалення методів визначення характеристик дефектів. Розглянуто особливості побудови нейромережевих систем для вирішення задач класифікації дефектів та визначення їх глибини залягання і розкриву. Проведено порівняння ефективності роботи нейронних мереж та традиційних методів обробки термограм. Показано переваги нейронних мереж над традиційними алгоритмами. Розглянуто найбільш перспективні області застосування нейромережевих систем аналізу результатів активного теплового неруйнівного контролю. Проведено аналіз існуючих робіт за напрямом теплового контролю композитів. Показано, що у відомій літературі не вирішуються завдання одночасної класифікації дефектів за типом та визначення їх глибини залягання і розкриву; не досліджено способи визначення глибини залягання дефектів або їх розкриву шляхом вирішення задачі регресії за допомогою нейронних мереж; не вирішується завдання побудови теплових зображень внутрішньої структури об’єкту контролю. Сформовано мету дослідження у вигляді автоматизації процесу активної теплової дефектоскопії та дефектометрії із застосуванням нейромережевих технологій, що забезпечуватиме підвищення інформативності, достовірності та ефективності контролю виробів із багатошарових матеріалів. З метою удосконалення методів активної теплової дефектоскопії і дефектометрії та автоматизації обробки даних в дисертації обґрунтовано та розроблено підсистему цифрової обробки термограм, що складається з трьох нейромережевих модулів. Описано можливість використання багатошарових нейронних мереж прямого розповсюдження зі зворотним поширенням помилки з повнозв’язними прошарками у складі модуля виявлення та класифікації дефектів та модулів визначення глибини залягання і розкриву дефектів. Сформовано алгоритми формування навчальних множин для задач класифікації дефектів та визначення їх глибини залягання і розкриву. Описано процедуру навчання нейромережевих модулів та розроблено відповідне програмне забезпечення в середовищі MATLAB. Виконано програмну реалізацію віртуальних приладів в середовищі NI LabVIEW, в яких втілено алгоритми роботи нейромережевих модулів та пост-обробки результатів. Створено графічний інтерфейс користувача, який містить елементи керування, інструменти для проведення дефектометрії та блоки графічного відображення інформації щодо положення дефектів та внутрішньої структури об’єкту контролю. На основі проведеного комп’ютерного моделювання процесу активного теплового контролю алюмінієвої пластини зі штучними внутрішніми дефектами отримано послідовності термограм. Встановлено, що внаслідок впливу високого рівня теплової дифузії та нерівномірності нагріву обробка отриманих послідовностей термограм традиційними методами є ускладненою та малоефективною. В результаті досліджень доведено, що розроблена автоматизована нейромережева система має покращені якісні та кількісні показники ефективності у порівнянні з традиційними методами. У роботі проведено комп’ютерне моделювання процесу активного теплового контролю зразка із багатошарового вуглепластику зі штучними внутрішніми дефектами. За результатами досліджень ефективності обробки отриманих послідовностей термограм різними методами встановлено, що розроблена нейромережева система забезпечує найвищі показники якості класифікації дефектів та точності дефектометрії серед розглянутих методів. Досліджено вплив архітектури нейронних мереж на результати роботи нейромережевих модулів розробленої системи у випадку обробки даних комп’ютерного моделювання. Дослідження показали, що найбільш оптимальним є використання двох прихованих прошарків з 12 нейронами в першому та 4 нейронами в другому прошарках. Встановлено, що із доступних алгоритмів навчання найбільш ефективним за показником середньоквадратичної помилки мережі є оптимізатор Левенберга-Маркарда. Проведено дослідження впливу обсягу та якості навчальної вибірки на результати роботи нейромережевих модулів. Встановлено кількісні значення погіршення показників ефективності роботи системи. У випадку зменшення кількості навчальних зразків в чотири рази, на 7,55 % знижується значення критерію Танімото та на 14,74 % зростає відносна похибка визначення глибини залягання дефектів. Водночас, в чотири рази зменшується час навчання. Аналогічні результати отримано і для випадку зменшення репрезентативності вибірки. Розроблено та виготовлено 2 тестових та 5 навчальних зразків у вигляді пластин із багатошарових композиційних матеріалів, які містять штучні внутрішні дефекти з відомими параметрами. Зразки використовувались для проведення експериментальних досліджень ефективності роботи розробленої автоматизованої системи. Для проведення експериментів було виготовлено стенд для проведення активного теплового контролю за схемою з двостороннім доступом до об’єкту. За результатами експериментальних досліджень встановлено, що в реальних умовах архітектура нейронних мереж відповідних модулів має бути ускладнена до 35 нейронів в першому та 15 нейронів в другому прихованому прошарках. Дослідження показали, що розроблена система дозволяє проводити безпомилкове виявлення та класифікацію дефектів за типом. Оцінка глибини залягання та розкриву дефектів із використанням розробленої системи відбувається з максимальною похибкою ±3,19 % та 3,50 % відповідно. Доведено, що розроблена система має підвищену достовірність контролю та точність дефектометрії у порівнянні з традиційними алгоритмами навіть в умовах нерівномірного нагріву. На основі результатів досліджень сформульовано рекомендації щодо методики контролю із використанням розробленої автоматизованої системи. Ключові слова: неруйнівний контроль, тепловий контроль, теплова дефектометрія, теплова томографія, теплове поле, композиційні матеріали, нейронні мережі, нейромережевий класифікатор, мережа прямого розповсюдження, зворотне поширення помилки, машинне навчання. | uk |
| dc.format.page | 192 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Момот, А. С. Удосконалення методу визначення характеристик дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю : дис. … д-ра філософії : 151 Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології / Момот Андрій Сергійович. – Київ, 2020. – 192 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34952 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | неруйнівний контроль | uk |
| dc.subject | тепловий контроль | uk |
| dc.subject | теплова дефектометрія | uk |
| dc.subject | теплова томографія | uk |
| dc.subject | теплове поле | uk |
| dc.subject | композиційні матеріали | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | нейромережевий класифікатор | uk |
| dc.subject | мережа прямого розповсюдження | uk |
| dc.subject | зворотне поширення помилки | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | nondestructive testing | uk |
| dc.subject | thermal testing | uk |
| dc.subject | thermal defectometry | uk |
| dc.subject | thermal tomography | uk |
| dc.subject | thermal field | uk |
| dc.subject | composite materials | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.subject | neural network classifier | uk |
| dc.subject | feedforward network | uk |
| dc.subject | backpropagation of error | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject.udc | 620.179.1:004.032.26 | uk |
| dc.title | Удосконалення методу визначення характеристик дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю | uk |
| dc.type | Thesis Doctoral | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Momot_diss.pdf
- Розмір:
- 3.66 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.06 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: