У магістерській дисертації розроблена та досліджена система магнітного контролю для виявлення дефектів бокових рам візків вантажних вагонів.
Актуальність теми :
Актуальність теми магістерської дисертації полягає у вирішенні важливої задачі підвищення безпеки залізничного транспорту шляхом розробки сучасного автоматизованого методу неруйнівного контролю. Бокові рами візків вантажних вагонів є критичними конструктивними елементами, які піддаються інтенсивним циклічним навантаженням. Це значно підвищує ризик утворення дефектів, таких як тріщини та пори, які можуть стати причиною серйозних аварій, ставлячи під загрозу безпеку перевезень.
Кафедра автоматизації та системнеруйнівного контролю
Магістерська дисертація присвячена розробці автоматизованої системи вагового контрою перевалки залізничних вантажів. Основну увагу зосереджено на розробці програмного забезпечення для забезпечення підвищення продуктивності пунктів перевалки вантажів.
Метою даної магістерської дисертації є підвищення ефективності перевалочних пунктів за рахунок розробки програмного забезпечення та використання сучасних інженерних рішень та доступних технологій.
Об’єктом дослідження є процеси автоматизації вагового контролю на залізничних вагах.
Предметом дослідження є методи, алгоритми та технології, завдяки яким реалізуються автоматизовані системи вагового контролю.
Магістерська дисертація складається з вступу, семи розділів, висновків та переліку посилань. Також ця дисертація містить 182 сторінки, в тому числі 65 рисунків, 32 таблиці, 125 джерел.
Метою магістерської дисертації є підвищення продуктивності, надійності та ритмічності технологічного процесу сортування плодів овочевих культур шляхом розробки інтелектуальної системи автоматизованого сортування. Для досягнення цієї мети були використані методи машинного навчання, комп'ютерного зору та алгоритми глибинного навчання. Результати роботи показали високу точність класифікації плодів, що дозволяє ефективно використовувати систему в реальних виробничих умовах.
Актуальність теми
Застосування автоматизованих систем розпізнавання об’єктів стрімко розвивається завдяки впровадженню сучасних алгоритмів глибокого навчання [11] та вбудованих обчислювальних платформ. Такі системи знаходять застосування у сферах безпеки, транспортних системах, промисловому контролі та робототехніці. Зокрема, розробка систем, здатних працювати в реальному часі на пристроях із обмеженими ресурсами, як-от NVIDIA Jetson Nano, є надзвичайно актуальною для створення автономних інтелектуальних рішень.
Магістерська дисертація містить в собі вступ, три розділи, висновки та перелік посилань. Магістерська включає в себе 113 сторінок, в тому числі 17 рисунків, список посилань та 30 таблиць.
Мета магістерської дисертації – удосконалення вимірювальної системи та координатно-вимірювальної машини (КВМ), зокрема, розробка моторизованої сервоприводної голівки для КВМ, що забезпечить точність вимірювань при змінних навантаженнях і кутових положеннях.
Для досягнення поставленої мети були виконані наступні завдання: розробка моделі моторизованої сервоприводної головки для КВМ, що включає серводвигуни, редуктор черв'ячної передачі. Розрахунок передаточного відношення редуктора для забезпечення необхідної точності вимірювань.