ВИКОРИСТАННЯ ЗГОРТКОВОЇ ГЛИБОКОЇ НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЗМІНИ НАПРУЖЕНО-ДЕФОРМОВАНОГО СТАНУ ВЕРТИКАЛЬНИХ СТАЛЕВИХ ЦИЛІНДРИЧНИХ РЕЗЕРВУАРІВ ЗА ПЕРЕМІЩЕННЯМИ ЇХ ПОВЕРХНІ - Паньків, Ю. В.; Паньків, Х. B. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2020)
Основне місце у визначенні механічних характеристик матеріалу РВС займають методи та засоби контролю НДС, до яких належать метод коерцитивної сили; метод магнітної анізотропії; метод на основі ефекту Баркгаузена, метод магнітної пам’яті металу (МПМ), тензометричний метод. Перевагами магнітних методів є можливість проведення контролю без виведення РВС з експлуатації, безпечність. До недоліків, властивих майже всім магнітним методам контролю, відносять необхідність підготовки контрольованої поверхні, складність визначення положення давачів по відношенню до дії максимальних навантажень, залежність результатів контролю від способів і умов вимірювання, вплив повітряного прошарку між давачем і контрольованою поверхнею на точність вимірюванняПоказано, що для визначення можливості подальшої безпечної експлуатації вертикальних сталевих циліндричних резервуарів необхідно знати їх напружено-деформований стан. Виділено недоліки існуючих експериментальних та математичних методів його оцінки. Запропоновано використовувати згорткову глибоку нейромережу для визначення напруженого стану вертикального сталевого циліндричного резервуару. В якості вхідних даних пропонується використовувати дані про переміщення його стінки отримані, наприклад, в результаті геометричного калібрування в два моменти часу. Вхідні дані подаються у вигляді масиву розмірністю 8х12, далі використовується згортка і макс-пулінг. Останній шар є повнозв’язним. В якості функції вартості пропонується використовувати перехресну ентропію. Для збільшення кількості навчальних даних пропонується використовувати значення переміщень та напружень, отриманих шляхом моделювання різних впливів на циліндричний резервуар з різними дефектами форми з використанням пакету SolidWorks. Визначено шляхи вдосконалення запропонованого методу. Для подальших досліджень та вдосконалення запропонованого методу можна пробувати використовувати в нейромережі інші гіперпараметри, зокрема змінювати кількість карт ознак, розміри локального рецептивного поля, розмір кроку зсуву рецептивного поля та інші. Також можна пробувати використовувати вихідний шар з іншою кількістю нейронів та softmax в якості функції вартості.