Применение нейронных сетей для распознавания сигналов, полученных методом вихретоковой дефектоскопии
Рубрика:
| Антонюк, ИН, Антонюк, ОП |
| Косм. наука технол. 2002, 8 ;(Supplement1):101-105 |
| https://doi.org/10.15407/knit2002.01s.101 |
| Язык публикации: Русский |
Аннотация: С недавних пор искусственные нейронные сети интенсивно применяются для обработки сигналов, распознавания и коррекции изображений. Работа посвящена созданию нейронной сети и разработки алгоритмов для распознавания сигналов помехи и дефекта, которые появляются в процессе вихретокового тестирования композитных материалов. Композиты на основе углесодержащих тканей имеют значительную шероховатость поверхности. В процессе сканирования поверхности материала вихретоковым преобразователем часто возникают перекосы датчика. Это создает ложные импульсы, которые по амплитуде и ширине часто превышают модуляционные импульсы дефектов, в частности, поверхностных щелей, встречающихся в композитах. Изменение расстояния между вихретоковым преобразователем и поверхностью тестируемого материала, случайные перекосы датчика во время сканирования формирует импульсы помех. Это важнейшие препятствия. Полученные результаты позволяют провести коррекцию этих факторов и значительно улучшить надежность дефектоскопии.
|
References:
1. Кавада Акира, Хаяш Сигею. Методы диагностирования изделий с использованием компьютерной нейросети // Gien.— 1994.—80.—Р. 16—20.
2. Roy Amitava, Barat P., De Swapan Kumar. Material classification throughout neural network // Ultrasonics.—1995.—33.— P. 175—180.
3. Wang Suju. Использование нейронных сетей при неразрушающих испытаниях с помощью вихревых токов // Narjing hongkong daxue huebao. I. Narjing Univ. Aerecon. and Austronaut.—1995.—27, N 5.—P. 696—700.
4. Lei Yinishao, Ma Xinshen. Применение интеллектуальных нейронных сетей для вихретокового контроля // Wasan Jiance. Non-Destruct. Test.—1994.—16, N 2.—P. 31—33, 57.
5. Kreis Thomas, Juptner Werner, Biedermann Ralf. Neural network approach to holographic non destructive testing // Appl. Optics.—1995.—34, N 8.—P. 1407—1415.
6. Koh Chan Scop, Mohammed Osana A., Hahn Song-yop. Detection of magnetic materials using artificial neural network with modified simulated annealing // IEEE Trans. Magn.—1994.— 30, N 5.—Pt. 2.—P. 3644—3647.
7. Wetzlar Dietmar. Neuronale Netze in der Megtechnic // Techn. Mess.—1995.—62, N 3—P. 87—90.
8. Cai Yu-dong, Vao Lin-Chang. Применение искусственной нейронной сети для нелинейной калибровки датчиков // Chin. I. Sci. Instrum.—1994.—15, N 3.—P. 299—302.
9. Pham D. T., Bayro-Corrochano E. I. Neural classifiers for automated inspection // Inst. Mech. Eng.—1994.—208, N 2.— P. 83—89.
10. Enokizino M., Todaka Т., Akita M., Nagata S. Rotational magnetic flux sensor with neural network for non-destructive testing // IEEE Trans. Magn.—1993.—29, N 6.—Pt. 1.— P. 3195—3197.
11. Приставка О. П., Приставка П. О., Смирнов С. О. Статистичний аналіз в АСОД. — Дніпропетровськ: РВВ ДДУ, 2000.—С. 69—75.
12. Хандецкий В. С., Антонюк И. Н. // Дефектоскопия.— 2001.—№ 4.