Удосконалення методу визначення дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю з використанням нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПротасов, Анатолій Георгіович
dc.contributor.authorПетренко, Дмитро Володимирович
dc.date.accessioned2022-06-23T09:29:09Z
dc.date.available2022-06-23T09:29:09Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractenThe master's dissertation consists of an introduction, five chapters, a general conclusion, a list of references and appendices. The dissertation contains 77 pages of the main text, 23 illustrations, 34 tables and 25 references. The total volume of the work is 82 pages. Relevance of the topic: Today, products made of composite and multilayer materials are widely used in various industries. For example, in aircraft construction, composite materials are increasingly used in critical aircraft design systems. Due to this, the requirements for quality control of such materials increase. Timely detection of defects helps to prevent the destruction of such parts, and hence material and even human losses. The most popular method for the control of products made of composite materials is an active TNC due to a number of significant advantages in these tasks. Thus, the issue of improving the methods of active TNCs, to improve the reliability of control and accuracy of defectometry, increase informativeness in conditions of high levels of interference and complex internal structure of the OK. The purpose and objectives of the study. The aim of the research is to use neural network technologies to increase the reliability, informativeness and efficiency of active TNC products from composite multilayer materials. To achieve this goal it is necessary to perform the following tasks: 1. Investigate the current state of methods of analysis of thermograms with active thermal non-destructive testing. 2. Develop a laboratory stand for active TNCs using test samples of multilayer materials. 3. Investigate the effectiveness of the most common NM on the developed test samples. 4. Analyze the results of experimental research.Object of research: The process of active thermal defectometry and defectoscopy. Subject of research: Methods of automated classification and recognition of defects and defectometry. Practical value: Development and manufacture of an experimental stand and prototypes for active TNCs. Development of neural networks, analysis of their results to confirm the effectiveness of this advanced method of defect recognition.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація складається із вступу, п’ятьох розділів, загального висновку, списку використаної літератури та додатків. Дисертація містить 77 сторінок основного тексту, 23 ілюстрації, 34 таблиці і 20 посилань. Загальний обсяг роботи – 82 сторінок. Актуальність теми. На сьогоднішній день вироби із композиційних та багатошарових матеріалів широко застосовуються в різних галузях промисловості. Наприклад, в авіабудуванні все частіше застосовуються композиційні матеріали у відповідальних системах конструкції літаків. За рахунок цього підвищуються вимоги до контролю якості таких матеріалів. Своєчасне виявлення дефектів допомагає запобігти руйнації таких деталей, а отже і матеріальним та навіть людським втратам. Найбільш популярним методом для контролю виробів з композиційних матеріалів є активний ТНК завдяки ряду суттєвих переваг в даних задачах. Таким чином, актуальним є питання удосконалення методів активного ТНК , для покращення достовірності контролю та точності дефектоскопії, підвищення інформативності в умовах високих рівнів завад та складної внутрішньої будови ОК. Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є застосування нейромережевих технологій для підвищення достовірності, інформативності та ефективності активного ТНК виробів із композиційних багатошарових матеріалів. Для реалізації окресленої мети необхідно виконати наступні завдання: 1. Дослідити сучасний стан методів аналізу термограм при активному тепловому неруйнівному контролі. 2. Розробити лабораторний стенд для проведення активного ТНК із використанням тестових зразків з багатошарових матеріалів. 3. Дослідити ефективність роботи найбільш поширених НМ на розроблених тестових зразках. 4. Проаналізувати результати експериментальних досліджень. Об’єкт дослідження: процес активної теплової дефектоскопії. Предмет дослідження: методи автоматизованого розпізнавання дефектів. Практична цінність: розробка та виготовлення експериментального стенду та дослідних зразки для проведення активного ТНК. Розробка нейронних мереж, аналіз їх результатів підтвердження ефективності даного удосконаленого методу розпізнавання дефектів.uk
dc.format.page82 с.uk
dc.identifier.citationПетренко, Д. В. Удосконалення методу визначення дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю з використанням нейронних мереж : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології / Петренко Дмитро Володимирович. – Київ, 2022. – 82 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/48104
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectнеруйнівний контрольuk
dc.subjectтепловий контрольuk
dc.subjectбагатошарові матеріалиuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectnon-destructive testinguk
dc.subjectthermal controluk
dc.subjectmultilayer materialsuk
dc.subject.udc621uk
dc.titleУдосконалення методу визначення дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю з використанням нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petrenko_magistr.pdf
Розмір:
1.82 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АСНК)
Магістерські роботи