Пошук академічних текстів

Реєстраційний номер

0820U100099, Дисертація доктора філософії

Назва роботи

Удосконалення методу визначення характеристик дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю

Здобувач

Момот Андрій Сергійович,

Керівник Галаган Роман Михайлович
Опонент Сучков Григорій Михайлович
Опонент Ковтун Світлана Іванівна
Рецензент Єременко Володимир Станіславович
Рецензент Степанець Олександр Васильович

На здобуття

Доктор філософії, 151, Автоматизація та приладобудування. Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології

Дата захисту

30-06-2020

Опис

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. 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. 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, 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. 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. Проведено дослідження впливу обсягу та якості навчальної вибірки на результати роботи нейромережевих модулів. Експериментальні 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.