Рупіч С. С. Багатокласове розпізнавання технічного стану зварного резервуару з дефектами з використанням нейромережевого класифікатора / С. С. Рупіч, О. О. Лук'янченко // Вісн. Нац. техн. ун-ту України "КПІ". Сер. Приладобудування. - 2019. - Вип. 58. - С. 23-28. - Бібліогр.: 7 назв. - укp.Тенденції розвитку моніторингових систем частково або в повній мірі пов'язані з реалізацією принципів систем Structural Health Monitoring. Тому впровадження сучасних технологій є невід'ємною та необхідною частиною до реалізації підсистем діагностування та розпізнавання, що впроваджуються в складні комплексні моніторингові системи. Потреба в таких системах пов'язана зі складністю та неоднорідністю внутрішніх процесів об'єктів контролю. Зазвичай, це складні просторові об'єкти, забезпечення цілісності яких може нести стратегічний характер. Проведено дослідження поведінки реальної конструкції сталевого резервуару при появі та розвитку багатоосередкового пошкодження у місцях зварних швів. При розробці системи багатокласового розпізнавання технічного стану зварних резервуарів необхідно ретельно дослідити зміну напружено-деформованого стану елементів конструкції під впливом експлуатаційних навантажень та можливого порушення його цілісності. Такі дослідження необхідні для визначення параметрів напружено-деформованого стану до появи та розвитку тріщин у зварних швах. Багатоосередкове пошкодження представлено у вигляді трьох тріщин: одна вертикальна та дві горизонтальні. Наведено схему можливого розташування та розвитку тріщин, а також місця закріплення шести сенсорів. Розглянуто два випадки виникнення дефектів. Перше дослідження пов'язано з розпізнаванням багатоосередкового пошкодження для локалізації одиничного пошкодження, тобто у випадку виникнення однієї з можливих тріщин. Другий випадок пов'язаний з багатоосередковим пошкодженням, тобто при одночасному виникненні двох та трьох тріщин. Для проведеного аналізу ефективності багатокласового розпізнавання технічного стану об'єкта використано нейромережевий класифікатор, який побудований на основі ймовірнісної нейронної мережі. Отримані результати вказують на можливість та ефективність застосування такого класифікатора для розпізнавання тріщин у конструкції зварного резервуара. Індекс рубрикатора НБУВ: Ж820.5с108
Шифр НБУВ: Ж29126/прилад. Пошук видання у каталогах НБУВ
Повний текст Наукова періодика України Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) ![](/irbis_nbuv/images/info.png) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|