Вісник № 02. Динаміка і міцність машин
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56750
Переглянути
Публікація Дослідження механічних характеристик плетеного вуглепластику(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Богатир, Михайло Сергійович; Водка, Олексій Олександрович; Львов, Геннадій Іванович; Чепелюк, Олександр ОлександровичЗастосування композитних матеріалів в різних галузях сучасної промисловості стрімко збільшується завдяки їхніми високими міцностними властивостями, малою масою та хорошою технологічностю. Велика розмаїтість застосовуваних матеріалів, видів армування і внутрішніх структур викликає потребу в дослідженнях статичних і динамічних властивостей композиційних матеріалів. Завдяки останнім досягненням в області технологій композитні матеріали широко використовуються в різних промислових цілях. В результаті виникає значний інтерес до вивчення та розуміння поведінки композитних структур. Аналіз композитних конструкцій, вивчення резонансних частот, факторів демпфірування та модальних форм зіграв важливу роль у визначенні динамічних характеристик конструкції, виявленні пошкоджень та моніторингу стану структури композиту. В ході даної роботи представлено результати розрахунково-експериментальних досліджень модуля пружності, власних частот та форм коливань, демпфуючі властивості композитного матеріалу. Випробування проводилися над зразками плетеного десятишарового вуглепластика. Досліджуваний вуглепластик, армований вуглецевим волокном, має полотняне плетіння. Зразки були вирізані в трьох напрямках: основи (під кутом 0 °), утка (під кутом 90 °) та під кутом 45 °. Для кожного напряму було заготовлено по дев'ять зразків. Для дослідження модуля пружності було використано установку для випробувань на розтяг, а для визначення власних частот та форм коливань-вібростенд. Демпфуючі властивості розраховані методом Оберста, на основі амплітудно-частотних характеристик зразків. Проведена статистична обробка результатів експерименту та отримано значення математичного очікування, дисперсії та середнього квадратичного відхилення. Побудовано геометричні та скінченно-елементні моделі зразків вуглепластика, визначені їх власні частоти та форми коливань. Проведено порівняння розрахунково-експериментальний даних з численними розрахунками, використовуючи метод скінченних елементів.Публікація Класифікація робочого стану підшипників кочення за допомогою згорткової нейронної мережі зі змінними факторами дилатації(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Бабуджан, Руслан Андрійович; Ісаєнков, Костянтин Олександрович; Красій, Данило Максимович; Водка, Олексій Олександрович; Задорожний, Іван В'ячеславович; Ющук, Михайло ВікторовичРобота описує процес обробки даних роботи підшипників кочення, та їх використання в задачі побудови математичної моделі бінарної класифікації робочого стану підшипників методом згорткової нейронної мережі зі змінними факторами дилатаціїї ядер згорткових шарів. Для класифікації підшипників, що мають дефекти, були використані дані віброприскорень з власного випробувального стенду та з набору даних, що знаходяться у вільному доступі. В роботі також було досліджено спосіб узагальнення класифікації сигналів підшипників, що були отримані в результаті принципово різних експериментів, та що мають різний типорозмір. Для уніфікації сигналів пропонується наступний спосіб обробки: виділити ділянки даних із зсувом, перейти до частотного простору за допомогою швидкого перетворення Фур’є, відсікти частоти, що перевищують 10-кратну частоту обертання валу, відновити сигнал зі збереженням 10 періодів обертання валу, відмасштабувати отриманий сигнал діленням його на діаметр орбіти обертання тіла кочення та інтерполювати сигнал на 2048 точок. Даний алгоритм також дає можливість генерувати збалансовану вибірку для побудови математичної моделі. Ця можливість надається за допомогою варіювання кроку розбиття початкового сигналу. Перевага даного алгоритму над класичними методами копіювання чи видалення прикладів постає у створенні нових об’єктів, які уточнюють статистичні параметри генеральної сукупності. Алгоритм обробки сигналу було використано як для задачі бінарної класифікації всередині одного набору даних, так і для навчання на одному та тестуванні на іншому. Для збільшення набору даних для навчання та тестування математичної моделі використовується метод бутстрапування, який засновано на багаторазовій генерації вибірок методом Монте-Карло. Якість математичної моделі бінарної класифікації оцінювалась за часткою правильних відповідей. Задача сформульована як задача мінімізації бінарної перехресної ентропії. Отримані результати представлено в вигляді графіків, демонструючих процес навчання нейронної мережі та графіків щільності розподілу метрик.