Defect classification in active thermal testing with the use of neural networks

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorMomot, Andrii
dc.date.accessioned2019-10-25T08:06:04Z
dc.date.available2019-10-25T08:06:04Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThermal testing is widely used in various industries due to a number of advantages. The article is devided to investigation of the possibilities of using neural networks for testing products made of multilayered materials. The work inclides evidences that the use of neural networks allows to automatically determine the technical condition of object, to build a map of defects and classify them by type or other parameters.uk
dc.description.abstractruТепловой контроль широко используется в различных отраслях промышленности благодаря ряду преимуществ. Статья посвящена исследованию возможностей использования нейронных сетей для тестирования изделий из многослойных материалов. В работе приведены результаты практических экспериментов, подтверждающие, что использование нейронных сетей позволяет автоматически определять техническое состояние объекта, строить карту дефектов и классифицировать их по типу или другим параметрам.uk
dc.description.abstractukТепловий контроль широко використовується в різних галузях промисловості завдяки ряду переваг. Стаття присвячена дослідженню можливостей використання нейронних мереж для тестування виробів з багатошарових матеріалів. У роботі наведені результати практичних експериментів, які підтверджують, що використання нейронних мереж дозволяє автоматично визначати технічний стан об'єкта, будувати карту дефектів і класифікувати їх за типом або іншими параметрами.uk
dc.format.pagerangeС. 16-18uk
dc.identifier.citationMomot, A. Defect classification in active thermal testing with the use of neural networks / A. Momot // Матеріали III науково-технічної конференції «Неруйнівний контроль в контексті асоційованого членства України в Європейському Союзі» з міжнародною участю – NDT – UA 2019, 17-19 вересня 2019 року, м. Київ, Україна. – Київ : УТ НКТД, 2019. – С. 16-18. – Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29874
dc.language.isoenuk
dc.publisherУТ НКТДuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНеруйнівний контроль в контексті асоційованого членства України в Європейському Союзі : матеріали III науково-технічної конференції з міжнародною участю, Україна, м. Київ, 17 – 19 вересня 2019 р.uk
dc.subjectthermal testinguk
dc.subjectdefect classificationuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectmultilayered materialsuk
dc.subjectmap of defectsuk
dc.subject.udc004.032.26uk
dc.titleDefect classification in active thermal testing with the use of neural networksuk
dc.typeArticleuk

Файли

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

Зібрання

Матеріали конференції