2024 № 2 Динаміка та міцність машин
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/84808
Переглянути
Документ Автоматизація контролю якості вживаних деталей на основі 2D-зображень і невізуальної інформації: підхід до подовження життєвого циклу виробу(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Бондар, Д. В.; Басова, Євгенія Володимирівна; Водка, Олексій ОлександровичУ статті представлено методологію автоматизації контролю якості використаних деталей після їх розбірки, зосереджуючись на визначенні їхньої придатності до повторного використання. Запропонований підхід використовує 2D-зображення деталей, доповнені невізуальною інформацією, зокрема розмірами та історією експлуатації, для точної ідентифікації зношених або пошкоджених компонентів. Методологія складається з чотирьох етапів: отримання вихідних даних, сегментації отворів, класифікації масштабу та оптимізації, а також класифікації та валідації допусків діаметра. Використання моделі Mask R-CNN з механізмом уваги (SEBlock) у поєднанні з класифікатором Random Forest дозволило досягти високої точності виявлення дефектів, зокрема невідповідностей діаметрів отворів встановленим допускам. Результати дослідження продемонстрували середню точність класифікації на рівні 79%, із максимальними показниками прецизії, повноти та F1-оцінки у певних випадках. Система показала високу ефективність, уникаючи хибнонегативних результатів та мінімізуючи кількість хибнопозитивних помилок. Запропонована методологія є економічно ефективною, оскільки усуває потребу в дорогому 3D-сканувальному обладнанні, що спрощує її інтеграцію у виробничі лінії та ремонтні станції. Інтеграція багаторівневої 3D-концепції дозволяє враховувати геометричні параметри та мікроструктурні характеристики деталей на різних рівнях, що підвищує точність аналізу. Система має певні обмеження: вона може аналізувати лише один тип деталі за раз і не здатна виявляти особливості, невидимі на 2D-зображеннях. Водночас вона відкриває перспективи для подальших досліджень, спрямованих на вдосконалення методів аналізу поверхонь і використання багатокутового стереозору. Впровадження запропонованої системи сприяє підвищенню ефективності виробничих процесів, зменшенню витрат на закупівлю нових компонентів та підтримує екологічну сталість шляхом продовження життєвого циклу деталей. Подальші дослідження будуть зосереджені на адаптації методології для різних типів деталей і впровадженні підходів багатокутового стереозору для підвищення точності та надійності контролю якості.Документ Дослідження точності роботи фізико-інформованих нейронних мереж на прикладі деформування балки(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Бабуджан, Руслан Андрійович; Шаповалова, Марія Ігорівна; Водка, Олексій ОлександровичУ роботі досліджено точність прогнозування деформації балки за допомогою фізико-інформованих нейронних мереж (PINN) у порівнянні зі звичайними повнозв'язними нейронними мережами. Для експерименту було використано аналітичне рішення задачі прогину балки, шарнірно опертої з одного кінця, закріпленої з іншого, та навантаженої точковою силою. Було створено набір даних, у якому варіювалася позиція прикладання навантаження для отримання різних значень прогину. Архітектура нейронної мережі базувалася на повнозв'язній структурі, навченої для прогнозування прогину. У ході дослідження порівнювалися дві функції втрат: стандартна, яка мінімізує середньоквадратичну помилку (MSE), та комплексна, що включає фізичну компоненту. Остання враховувала закони механіки, зокрема диференціальні рівняння прогину балки, які інтегрувалися у процес навчання через градієнти вихідних даних мережі. Результати показали, що включення фізичних законів у процес навчання значно підвищує точність прогнозів, особливо при обмеженій кількості даних. Порівняння продемонструвало, що фізико-інформована нейронна мережа забезпечує кращі результати, ніж звичайна модель, і точніше відображає поведінку балки під навантаженням. Отримані висновки підкреслюють ефективність підходу PINN для розв'язання інженерних задач, де важливу роль відіграють фізичні моделі та закони.