Технічна діагностика та неруйнівний контроль, 2017, №01



2017 №01 (06)

DOI of Article 10.15407/tdnk2017.01.07

2017 №01 (08)

---

Техническая диагностика и неразрушающий контроль, №1, 2017 стр. 43-46
 

Реалізація нейромережевих алгоритмів класифікації технічного стану композиційних матеріалів за результатами акустичного контролю

Р. М. Галаган, А. С. Момот

НТУУ «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського». 03056, м. Київ-56, пр.-т Перемоги, 37.
E-mail: rgalagan@ukr.net
 
Реферат:
Розглянуто можливість застосування архітектури нейронної мережі АРТ-2 для розробки алгоритмів класифікації технічного стану композиційних матеріалів за результатами акустичного контролю методом вільних коливань. Описано інтерфейс і результати роботи програми, що реалізує роботу мережі АРТ-2, а також розроблено засіб для контролю методом вільних коливань. Бібліогр. 10, рис. 2.
 
Ключові слова: нейронні мережі, композиційні матеріали, класи дефектів, інтерфейс, дігностика
 

---

Читать реферат на русском

---

 

1. Воробей В. В., Маркин В. Б. Контроль качества изготовления и технология ремонта композитных конструкций. – Новосибирск: Наука, 2006. – 190 с.
2. Барынин В. А., Будадин О. Н., Кульков А. А. Современные технологии неразрушающего контроля конструкций из полимерных композиционных материалов. – М.: Спектр, 2013. – 242 с.
3. Клюев В. В., Ермолов И. Н., Ланге Ю. В. Неразрушающий контроль. Справочник в 7 т. – М: Машиностроение, 2004. – 864 с.
4. Бархатов В. А. Распознавание дефектов с помощью искусственной нейронной сети специального типа // Дефектоскопия. – 2006. – № 2. – С. 28–39.
5. Технології штучних нейронних мереж. – Режим доступу: http://www.victoria.lviv.ua/html/neural_nets/zmist.htm.
6. Laurene V. Fausett Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. Prentice-Hall, 1994. – 461 p.
7. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 176 с.
8. Крючин О. В., Зенкова Н. А. Использование искусственных нейронных сетей для решения задач классификации на примере моделирования медицинского объекта // Вестник ТГУ. – 2011. – № 3. – С. 48–51.
9. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. – М.: ДМК, 2005. – 304 с.
10. Carpenter G. A., Grossberg S.ART 2: self-organization of stable category recognition codes for analog input patterns. – Applied Optics. – 1987. – 26. – P. 4919–4930.

 
Надійшла до редакції 20.01.2017
Подписано в печать 15.03.2017