Магістерська дисертація складається із вступу, п’ятьох розділів, загального висновку, списку використаної літератури та додатків. Дисертація містить 77 сторінок основного тексту, 23 ілюстрації, 34 таблиці і 20 посилань. Загальний обсяг роботи – 82 сторінок.
Актуальність теми. На сьогоднішній день вироби із композиційних та багатошарових матеріалів широко застосовуються в різних галузях промисловості. Наприклад, в авіабудуванні все частіше застосовуються композиційні матеріали у відповідальних системах конструкції літаків. За рахунок цього підвищуються вимоги до контролю якості таких матеріалів. Своєчасне виявлення дефектів допомагає запобігти руйнації таких деталей, а отже і матеріальним та навіть людським втратам. Найбільш популярним методом для контролю виробів з композиційних матеріалів є активний ТНК завдяки ряду суттєвих переваг в даних задачах. Таким чином, актуальним є питання удосконалення методів активного ТНК , для покращення достовірності контролю та точності дефектоскопії, підвищення інформативності в умовах високих рівнів завад та складної внутрішньої будови ОК.
Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є застосування нейромережевих технологій для підвищення достовірності, інформативності та ефективності активного ТНК виробів із композиційних багатошарових матеріалів.
Для реалізації окресленої мети необхідно виконати наступні завдання:
1. Дослідити сучасний стан методів аналізу термограм при активному тепловому неруйнівному контролі.
2. Розробити лабораторний стенд для проведення активного ТНК із використанням тестових зразків з багатошарових матеріалів.
3. Дослідити ефективність роботи найбільш поширених НМ на розроблених тестових зразках.
4. Проаналізувати результати експериментальних досліджень.
Об’єкт дослідження: процес активної теплової дефектоскопії.
Предмет дослідження: методи автоматизованого розпізнавання дефектів.
Практична цінність: розробка та виготовлення експериментального стенду та дослідних зразки для проведення активного ТНК. Розробка нейронних мереж, аналіз їх результатів підтвердження ефективності даного удосконаленого методу розпізнавання дефектів.
Керівник: проф., д.п.н., проф. Протасов А.Г.
Повний текст дисертації (.pdf)
Повний перелік магістерських дисертацій
Перелік літературних посилань
1. Галаган Р.М., Момот А.С. Аналіз методів цифрової обробки термограм. Вісник Національного технічного університету України Київський політехнічний інститут. Серія : «Приладобудування». 2018. № 55. С. 108–117.
2. Momot A. S. The Use of Backpropagation Artificial Neural Networks in Thermal Tomography / A.S. Momot, R.M. Galagan. // proc. 2018 IEEE First International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC) Kiev, 8-12 October 2018 / IEEE. – 2018. – pp. 1–6.
3. H. Halloua, A. Elhassnaoui, A. Saifi, A. Obbadi, Y. Errami and S. Sahnoun, "An intelligent method using neural networks for Depth detection by standard thermal contrast in active thermography," in 13th International Conference on Quantitative Infrared Thermography 2016, July 4-8, Gdańsk, Poland (QIRT 2016), Gdańsk, 2016.
4. Dudek, G. & Dudzik, S., "Classification tree for material defect detection using active thermography.", Proceedings of 38th International Conference on Information Systems Architecture and Technology ISAT, Poland, 118–127.
5. Bardia Yousefi, Davood Kalhor, Rubén Usamentiaga, Lei Lei, Clemente Ibarra Castanedo,Xavier P.V. Maldague, "Application of Deep Learning in Infrared Non-Destructive Testing.", 14th International Conference on Quantitative Infrared Thermography 2018, June, Berlin, Germany (QIRT 2018).
6. R. Galagan and A. Momot, "Influence of architecture and training dataset parameters on theneural networks efficiency in thermal nondestructive testing," Sciences of Europe, vol. 1, no. 44, pp. 20-25, 2019.
7. Складчиков, І. О. Аналіз ефективності моделей глибинного навчання для автоматизованого детектування об'єктів на інфрачервоних зображеннях / І. О. Складчиков, А. С. Момот // Збірник праць XVII Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні», 07-08 грудня 2021 р. – Київ : ПБФ, КПІ ім. Ігоря Сікорського. – 2021. – С. 281-284.
8. Analyzing efficiency of optical and THz infrared thermography in nondestructive testing of GFRPs by using the Tanimoto criterion / A. Chulkov et. al. NDT & E International. 2021. Vol. 117. P. 102–383.
9. Галаган Р.М., Момот А.С., Протасов А.Г., Петрик В.Ф., Богдан Г.А. Тестування нейромережевих модулів системи теплової дефектометрії за допомогою імітаційного моделювання. Видавничий дім Гельветика. Серія : «Технічні науки». 2022. Том 32 (71) №6 2021. С. 49–55.
10. Все про гетинакси. [Електронний ресурс]: – Режим доступу: https://pkf-elektroplast.com.ua/ua/a403040-vse-getinakse-vidy.html
11. Тепловізор Wintact WT3320. [Електронний ресурс]: – Режим доступу: https://www.forter.com.ua/teplovizory/teplovizor-wintact-wt3320/
12. Електричний інфрачервоний обігрівач Термія ЕІНС-1,2/230-1 настінного типу [Електронний ресурс]: – Режим доступу: https://shop.termia.com.ua/product/eips-12-230-2-n-wall-type/
13. SOLIDWORKS Flow Simulation [Електронний ресурс]: – Режим доступу: https://www.solidworks.com/product/solidworks-flow-simulation
14. Ansys Setup Transient Thermal Analysis. [Електронний ресурс]: – Режим доступу: https://courses.ansys.com/index.php/courses/radiation-between-surfaces/lessons/physics-setup-lesson-5-16/topic/setup-transient-thermal-analysis/
15. NDT Termografia Infrarroja. [Електронний ресурс]: – Режим доступу: http://www.inspeccionestermograficas.es
16. Момот А. С. Удосконалення методу визначення характеристик дефектів багатошарових матеріалів за результатами активного теплового контролю. − Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 151 «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2020.
17. EfficientNet B0 to B7. [Електронний ресурс]: – Режим доступу: https://keras.io/api/applications/efficientnet/
18. Розроблення стартап-проекту [Електронний ресурс] : Методичні рекомендації до виконання розділу магістерських дисертацій для студентів інженерних спеціальностей / За заг. ред. О.А. Гавриша. – Київ : НТУУ «КПІ», 2016. – 28 с
19. Гавриш, О. А. Розробка стартап-проектів. Конспект лекцій [Електронний ресурс] : навчальний посібник для студентів спеціальностей 151 – «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» та 152 – «Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка» / О. А. Гавриш, К. О. Бояринова, К. О. Копішинська ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електронні текстові данні (1 файл: 2,88 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. – 188 с. – Назва з екрана.
20. Гавриш, О. А. Розробка стартап-проектів: практикум [Електронний ресурс] : навчальний посібник для студентів спеціальностей 151 – «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» та 152 – «Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка» / О. А. Гавриш, К. О. Бояринова, К. О. Копішинська ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електронні текстові данні (1 файл: 2,11 Мбайт). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. – 116 с. – Назва з екрана.
21. Протасов, А. Г. Технології теплового неруйнівного контролю: підручник / А. Г. Протасов, Ю. Ю. Лисенко ; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 133 с.
22. Теплові методи неруйнівного контролю: Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт / Уклад.: А. Г. Протасов, Ю. В. Куц, Ю. Ю. Лисенко. – К.: КПІ ім. Ігоря. Сікорського, 2017. –73 с.
