Нейросети для обнаружения дефектов в армированном волокном пластике
Исследователи из Томского политехнического университета и их немецкие коллеги совместно разработали новый метод поиска дефектов в полупрозрачных материалах.
По мнению исследователей Томского политехнического университета, точность измерений при использовании нового метода на основе нейросетей превзойдет все остальные. Результаты исследования опубликованы в Journal of Nondestructive Evaluation.
Армированный волокном пластик — это композит (материал, состоящий из нескольких компонентов), состоящий из полимерной матрицы и армированный стекловолокном. Он широко используется в аэрокосмической и автомобильной промышленности, энергетике и других сферах, так как имеет хорошее соотношение твердости и веса.
Неотъемлемым аспектом производства и использования любых современных материалов, в том числе армированного волокном пластика, является неразрушающий контроль — проверка твердости, надежности и других параметров, а также обнаружение конструктивных дефектов в объекте, позволяющее избежать его выбивания. обслуживания или его уничтожения.
Одним из широко распространенных методов неразрушающего контроля является инфракрасная термография, при которой материалы подвергаются нагреву (обычно с помощью мощных оптических ламп), а температура поверхности контролируется с помощью термографической камеры. Исследователи отметили, что если в материале есть дефекты, он будет нагреваться и остывать медленнее или быстрее, чем неповрежденный образец.
По их словам, этот метод позволяет быстро контролировать обширные поверхности, не контактируя с материалом, с хорошей визуализацией результатов, но полупрозрачность армированного волокном пластика ограничивает использование метода неразрушающего контроля.
«В непрозрачных объектах свет поглощается поверхностью материала и превращается в тепло. Затем тепло от поверхности распространяется глубоко в материал. Однако в полупрозрачных материалах часть света проходит через них и поглощается всей их массой. В результате вместо поверхностного утепления оно распределяется неравномерно. Следовательно, методы, основанные на физике нагрева поверхности, не работают », — пояснил Алексей Московченко, аспирант Инженерной школы неразрушающего контроля и безопасности Томского политехнического университета.
Исследователи разработали новый метод определения глубины дефектов в полупрозрачных материалах с помощью искусственных нейронных сетей. Они говорят, что эффективность метода зависит от количества и качества данных, используемых для «обучения» нейросети. Нейросеть можно научить работать с определенным материалом и оборудованием до такой степени, что точность измерений будет намного выше всех остальных методов.
Авторы исследования внедряют полученные алгоритмы в программное обеспечение, над которым сейчас работают в лаборатории. В будущем ученые планируют модернизировать алгоритм, чтобы повысить его точность, а также оптимизировать стоимость процедуры и ее временные рамки.
Источник
В нашем Telegram‑канале, и группе ВК вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
