Automated procedure for detecting and characterizing defects in GFRP composite by using thermal nondestructive testing / A. O. Chulkov, D. A. Nesteruk, V. P. Vavilov [et al.]

Уровень набора: Infrared Physics and TechnologyАльтернативный автор-лицо: Chulkov, A. O., specialist in the field of non-destructive testing, Engineer of Tomsk Polytechnic University, 1989-, Arseniy Olegovich;Nesteruk, D. A., specialist in the field of descriptive geometry, Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of technical sciences, 1979-, Denis Alekseevich;Vavilov, V. P., Specialist in the field of dosimetry and methodology of nondestructive testing (NDT), Doctor of technical sciences (DSc), Professor of Tomsk Polytechnic University (TPU), 1949-, Vladimir Platonovich;Shagdyrov, B. I., specialist in the field of non-destructive testing, engineer of Tomsk Polytechnic University, 1995-, Bator Ilyich;Omar, M., Mohammed;Siddiqui, A. O., Ahmad;Prasad, Y. L. V. D.Коллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа неразрушающего контроля и безопасности, Центр промышленной томографии, Научно-производственная лаборатория "Бетатронная томография крупногабаритных объектов";Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа неразрушающего контроля и безопасности, Центр промышленной томографии, Научно-производственная лаборатория "Тепловой контроль"Язык: английский.Страна: .Резюме или реферат: The paper describes the concept of an automated defect characterization procedure by using infrared nondestructive testing of glass fiber reinforced composite. The proposed algorithms have allowed determination of defect depth, lateral dimensions and area, as well as coordinates of defect centers. The algorithms are based on the use of the neural network trained on both experimental and theoretical temperature profiles. An acceptable for practice accuracy of defect characterization has been obtained on the experimental data (0–15% by defect depth and 26–139% by defect area)..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: 29 tit.].Аудитория: .Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | active infrared thermography | automated defect detection | automated defect characterization | data processing | neural network | glass fiber reinforced composite | инфракрасная термография | автоматическое обнаружение | обработка данных | дефекты | нейронные сети | композиты Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

[References: 29 tit.]

The paper describes the concept of an automated defect characterization procedure by using infrared nondestructive testing of glass fiber reinforced composite. The proposed algorithms have allowed determination of defect depth, lateral dimensions and area, as well as coordinates of defect centers. The algorithms are based on the use of the neural network trained on both experimental and theoretical temperature profiles. An acceptable for practice accuracy of defect characterization has been obtained on the experimental data (0–15% by defect depth and 26–139% by defect area).

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.