Научный журнал
Научное обозрение. Технические науки
ISSN 2500-0799
ПИ №ФС77-57440

НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ДЕФЕКТОВ МИКРОСТРУКТУРЫ ПОВЕРХНОСТИ МЕТАЛЛОВ И СПЛАВОВ

Андреева О.В. 1 Дмитриев Д.В. 1
1 ФГБОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева»
Рассмотрены проблемы, затрудняющие широкое использование методов прогнозирования остаточного ресурса деталей машин и конструкций на основе количественной оценки степени поврежденности микроструктуры поверхно¬сти. Предложен алгоритм нейросетевого метода прогнозирования остаточного ресурса металлов и сплавов, использу¬ющий автоматизированную обработку изображений микроструктуры поверхности. В основе предлагаемого алгоритма лежит использование особых точек, выделяемых на поврежденной в процессе циклического нагружения микрострук¬туре. Предлагаемый метод призван увеличить скорость работы по определению поврежденности микроструктуры по¬верхности металлов и сплавов, а также снизить стоимость таких работ. Также возможно использование полученного алгоритма в совокупности с работой эксперта с целью повышения качества анализа. Использование данного метода наряду с применением нейросетевых технологий позволяет автоматизировать процедуру формирования оценок ре¬сурсных характеристик металлов и сплавов при достаточной точности и объективности.
THE NEURAL NETWORK ANALYSIS OF THE METALS AND ALLOYS SURFACE MICROSTRUCTURE DEFECTS

Andreeva O.V. 1 Dmitriev D.V. 1
1 Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev

Abstract:
The problems that hinder the widespread use of methods of the residual life prediction for the machine details and constructions, based on a quantitative assessment the degree of damage the surface microstructure of metals and alloys, were considered. The algorithm of neural method for the metals and alloys residual life prediction, using automated image processing of microstructure surface, was proposed. This algorithm is based on the singular points that were allocated from the injured surface of the microstructure. This algorithm can improve the accuracy and objectivity of the resource characteristics of metals and alloys. Also it is possible to use the resulting algorithm in conjunction with the work of experts in order to improve the quality ofa nalysis.

Keywords:

Библиографическая ссылка

Андреева О.В., Дмитриев Д.В. НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ДЕФЕКТОВ МИКРОСТРУКТУРЫ ПОВЕРХНОСТИ МЕТАЛЛОВ И СПЛАВОВ // Научное обозрение. Технические науки. – 2015. – № 1. – С. 49-49;
URL: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=786 (дата обращения: 27.10.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074