Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Развитие теории и создание высокоэффективных программно-алгоритмических средств электромагнитной дефектоскопии оборудования атомной энергетики

Диссертация: Развитие теории и создание высокоэффективных программно-алгоритмических средств электромагнитной дефектоскопии оборудования атомной энергетики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Диссертационная работа посвящена разработке методологии и соответствующего математического аппарата для решения прямых и обратных задач электромагнитного контроля. При постановке вычислительных экспериментов и при разработке алгоритмов используются материалы теоретических и экспериментальных исследований. Методология опирается на современные технологии, предусматривающие использование адекватных… Читать ещё >

Содержание

  • 1. ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ПРЯМЫХ И ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО КОНТРОЛЯ
    • 1. 1. ПРОБЛЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ АЭС
    • 1. 2. ОБЗОР ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ РАСЧЕТА ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ
    • 1. 3. ФЕНОМЕНОЛОГИЧЕСКИЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО КОНТРОЛЯ
      • 1. 3. 1. Феноменологические методы инверсии
      • 1. 3. 2. Алгоритмические методы инверсии
    • 1. 4. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ РЕШЕНИЯ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ
    • 1. 5. ВЫВОДЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
  • 2. ПРОЦЕДУРА КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО КОНТРОЛЯ
    • 2. 1. ВЫВОД ФОРМУЛ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ФУНКЦИОНАЛА
      • 2. 1. 1. Основные уравнения задачи гармонического поля
      • 2. 1. 2. Вывод выражений для конечно-элементной матрицы
    • 2. 2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ МЕТОДОМ ГАЛЕРКИНА
      • 2. 2. 1. Исходное уравнение для задачи электромагнитного контроля с учетом движения датчика
      • 2. 2. 2. Аппроксимирующие и весовые функции 99 2.3. ЧИСЛЕННЫЕ РАСЧЕТЫ ТЕСТОВЫХ ЗАДАЧ
      • 2. 3. 1. Задача контроля ферромагнитных труб большого диаметра
      • 2. 3. 2. Тестовая задача с катушкой над пластиной с отверстием 113 2.4 КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ
  • 3. ДВУХШАГОВЫИ АЛГОРИТМ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО КОНТРОЛЯ
    • 3. 1. СХЕМА ДВУХШАГОВОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО КОНТРОЛЯ
    • 3. 2. УПРОЩЕННАЯ СХЕМА ВЫЧИСЛЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ ПОЛЕЙ ВЛИЯНИЯ ДЕФЕКТА
    • 3. 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ВЫДЕЛЕНИЯ ПОЛЯ ВЛИЯНИЯ ДЕФЕКТА ДЛЯ УТОЧНЕНИЯ РЕШЕНИЯ ТРЕХМЕРНОЙ ЗАДАЧИ
    • 3. 4. КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ
  • 4. ДВУХШАГОВЫЙ АЛГОРИТМ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ВИДА НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ
    • 4. 1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЭЛЕКТРОЕМКОСТНОГО МЕТОДА КОНТРОЛЯ
    • 4. 2. ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМА ДЛЯ ЭЛЕКТРОЕМКОСТНОГО МЕТОДА
    • 4. 3. ДВУХШАГОВЫЙ АЛГОРИТМ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЭЛЕКТРОПОТЕНЦИАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ
      • 4. 3. 1. Математическая модель электропотенциального контроля
      • 4. 3. 2. Особенности построения конечно-элементных сеток
    • 4. 4. КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ
  • 5. ДВУХШАГОВЫЙ АЛГОРИТМ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ
    • 5. 1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ВИХРЕТОКОВОЙ ЗАДАЧИ
    • 5. 2. ПРИМЕР РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ
    • 5. 3. КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ
  • 6. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ МНОГОЧАСТОТНОГО ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ
    • 6. 1. РАСЧЕТНАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕДУРЫ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ ПАРОГЕНЕРАТОРНЫХ ТРУБ
      • 6. 1. 1. Исследование влияния геометрических параметров дефектов на выходные сигналы преобразователя
      • 6. 1. 2. Исследование влияния основных мешающих факторов при вихретоковом контроле теплообменной. трубки
    • 6. 2. ФОРМИРОВАНИЕ БАНКА СИГНАЛОВ ОТ ШИРОКОГО СПЕКТРА ДЕФЕКТОВ
    • 6. 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ОТСТРОЙКИ ОТ ВЛИЯНИЯ МЕШАЮЩИХ ФАКТОРОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ
      • 6. 3. 1. Алгоритмы подавления случайных сбоев и шума в измерительном тракте
      • 6. 3. 2. Усовершенствованный алгоритм компенсации влияния мешающих факторов
      • 6. 3. 3. Алгоритм автоматического обнаружения дефектов '
    • 6. 4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО КЛАССИФИКАТОРА ДЕФЕКТОВ ТЕПЛООБМЕННЫХ ТРУБ
      • 6. 4. 1. Выбор и обоснование архитектуры нейросетевого комплексаОб 6.4.2 Настройка и тестирование локальных ИНС
    • 6. 5. КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ
  • 7. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ И ПАРАМЕТРИЗАЦИИ ДЕФЕКТОВ ТРУБ ПО ВИХРЕТОКОВЫМ ДАННЫМ КОНТРОЛЯ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ ВВЭР
    • 7. 1. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ
    • 7. 2. ИСПЫТАНИЕ ПРОГРАММЫ НА ВЕРИФИЦИРОВАННЫХ ДАННЫХ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ
    • 7. 3. ПРИЕМОЧНЫЕ ИСПЫТАНИЯ ПРОГРАММЫ НА ВЫЯВЛЕНИЕ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЛУБИНЫ ДЕФЕКТОВ ТОТ
    • 7. 4. ОПЫТНО-ПРОМЫШЛЕННЫЕ ИСПЫТАНИЯ РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНО-МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
    • 7. 5. КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ
  • 8. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИНВАРИАНТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ПРИЗНАКОВ СИГНАЛА ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧЕ КОНТРОЛЯ ФЕРРОМАГНИТНЫХ ТРУБ
    • 8. 1. КОНТРОЛЬ ФЕРРОМАГНИТНЫХ ТРУБ БОЛЬШОГО ДИАМЕТРА
    • 8. 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ МАГНИТНОГО КОНТРОЛЯ ТРУБОПРОВОДОВ
    • 8. 3. ФОРМИРОВАНИЕ БАНКА МОДЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ
      • 8. 3. 1. Примеры модельных сигналов от разных дефектов
      • 8. 3. 2. Выбор признаков поля рассеяния
    • 8. 4. СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАСЧЕТА МАГНИТНОГО ПОЛЯ РАССЕЯНИЯ ДЕФЕКТОВ С ЭКСПЕРИМЕНТОМ
    • 8. 5. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ И ОТСТРОЙКА ОТ ИЗМЕНЕНИЯ ТОЛЩИНЫ СТЕНКИ ТРУБЫ
      • 8. 5. 1. Обоснование методики отстройки от изменения масштаба
      • 8. 5. 2. Проверка методики отстройки от толщины стенки трубы
    • 8. 6. АЛГОРИТМ ИНВАРИАНТНОГО ПЕРЕСЧЕТА ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ
      • 8. 6. 1. Создание и настройка нейронной сети для отстройки от изменения поля намагничивания и зазора
      • 8. 6. 2. Построение нейронной сети для определения корректирующих коэффициентов
      • 8. 6. 3. Настройка нейросетевого параметризатора дефектов для базовых значений поля и зазора
      • 8. 6. 4. Тестирование всего комплекса с отстройкой от влияния поля намагничивания и зазора 276 8.7 КРАТКИЕ
  • ВЫВОДЫ

Развитие теории и создание высокоэффективных программно-алгоритмических средств электромагнитной дефектоскопии оборудования атомной энергетики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования связана со следующими обстоятельствами:

• в последние годы существенно возросли потребности в надежных средствах определения технического состояния эксплуатируемых энергетических объектов повышенной опасности (в первую очередь, оборудования атомных электростанций) с целью оценки их надежности и определения остаточного ресурса, что обусловлено потребностями в их более рациональном использовании и безопасности;

• анализ статистических данных об аварийных ситуациях на этих сооружениях за последние десятилетия выявляет тенденцию к их росту, что, учитывая все возрастающее количество таких объектов, не может не вызывать обоснованного беспокойства.

Противостоять этой тенденции можно с помощью создания надежных систем неразрушающего контроля и диагностики, предназначенных для оценки технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса оборудования путем мониторинга опасных зон и отслеживания динамики изменения параметров, свидетельствующих о происходящих изменениях в состоянии конструкционных материалов.

Одной из самых актуальных проблем мировой атомной энергетики является задача обеспечения высокой эксплуатационной надежности и безопасности элементов ядерных энергетических установок, в частности, теплообменник труб парогенераторов АЭС. Ввиду того, что парогенераторы АЭС работают в очень напряженных режимах, обеспечивающих их экономическую эффективность, теплообменные трубы эксплуатируются в условиях больших плотностей энерговыделения, высоких рабочих температур, значительных механических нагрузок, в контакте с агрессивными средами.

Поэтому выход из строя отдельных труб может привести к нанесению ущерба здоровью обслуживающего персонала АЭС, большим экономическим потерям от остановки энергоблоков и радиоактивному заражению окружающей среды. Поэтому необходимо систематически контролировать теплообменные трубы во время эксплуатации и вовремя принимать меры для предотвращения аварийных ситуаций.

Среди разнообразных видов неразрушающего контроля для оценки технического состояния объектов атомной энергетики (тепловыделяющих элементов ядерных реакторов, трубопроводов, теплообменных труб), выявления и оценки параметров дефектов успешно применяют методы, основанные на взаимодействии электромагнитного поля с контролируемым изделием (электрический, магнитный, вихретоковый).

Для успешного создания средств электромагнитного контроля используются решения прямой и обратной задач. Под прямой задачей понимается анализ распределения (перераспределения) компонент электромагнитного поля, обусловленного наличием в изделии неоднородности (дефекта) с аномальными значениями электрической проводимости, магнитной и/или диэлектрической проницаемости и определения сигналов соответствующих датчиков поля. В основе решения прямой задачи лежит теория электромагнитного поля. Проблемами анализа электромагнитных полей занимались Ю. А. Бахвалов, Г. А. Гринберг, К. С. Демирчян, А.В.Иванов-Смоленский, Э. В. Колесников, И. Д. Маергойз, Л. Р. Нейман, К. М. Поливанов, О. В. Тозони, В. Л. Чечурин.

Под обратной задачей понимается задача обнаружения и определения геометрических и/или электрофизических параметров неоднородности в контролируемом изделии по измеренному полю в некоторой ограниченной области пространства (как правило, в окрестности этой неоднородности). Теоретические проблемы электромагнитных методов контроля исследовались в фундаментальных работах отечественных ученых В. Г. Герасимова [1−5],.

A.Л.Дорофеева [6−8], Н. Н. Зацепина [9−10], В. В. Клюева [11−13], П. А. Курбатова [14], В. Ф. Мужицкого [15−18], А. Д. Покровского [19], Ю. И. Стеблева,.

B.В.Сухорукова [21−22], Ю. К. Федосенко [23−26], В. Е. Шатерникова [27−29], Ю. М. Шкарлета, П. Н. Шкатова [30], В. Е. Щербинина, а также ряда зарубежных исследователей William Lord (Iowa State University, USA), Satish Udpa [31−41] (Michigan State University, USA), David Atherton [44−46] (Montreal State University, Canada), Kenzo Miya [42−43] (Nuclear Engineering Research Laboratory, Japan), Friedrih Foerster (Foerster's Institute, Germany) и др.

Вместе с тем, потенциальные возможности электромагнитного контроля использованы далеко не полностью. Недостаточное теоретическое исследование электрофизических явлений при электромагнитном контроле оказывает негативное влияние на качество проектирования средств электрического, магнитного и вихретокового видов контроля. Сложность анализа изменений поля, а также обработки сигналов датчиков объясняются сложностью и разнообразием геометрических форм как самих исследуемых объектов, так и выявляемых дефектов, необходимостью учета нелинейности свойств контролируемых материалов и комплектующих элементов преобразователей.

Диссертационная работа посвящена разработке методологии и соответствующего математического аппарата для решения прямых и обратных задач электромагнитного контроля. При постановке вычислительных экспериментов и при разработке алгоритмов используются материалы теоретических и экспериментальных исследований. Методология опирается на современные технологии, предусматривающие использование адекватных математических моделей процедур электромагнитного контроля, эффективных алгоритмов анализа экспериментальных данных и на принципы создания проблемно-ориентированных программных комплексов, характеризующихся интегрированностью информационных, моделирующих и интерфейсных компонент. Это дает возможность инженеру исследовать характер взаимодействия поля с контролируемым изделием, судить о достоинствах того или иного метода контроля и его ограничениях, выбрать наилучшие условия организации процедуры контроля, спроектировать конструкцию преобразователя в конкретной задаче, а также обоснованно задать программу анализа сигналов и принятия решения.

Среди методов численного моделирования на ЭВМ выделяется метод конечных элементов, позволяющий использование треугольных (в двумерных задачах) и тетраэдральных (в трехмерных) сеток. Он имеет значительные преимущества перед другими численными методами благодаря возможности построения нерегулярных сгущающихся и разрежающихся сеток, а также учета сложной трехмерной геометрии исследуемого изделия и аппроксимации граничных условий.

Однако применение стандартных вычислительных конечно-элементных схем для решения сложных трехмерных задач электромагнитного контроля требует больших вычислительных затрат. Это приводит либо к большой погрешности решения из-за использования недостаточно подробной сетки, либо к чрезмерно большим вычислительным затратам при решении важных практических задач. Предложенные в диссертационной работе подходы к конечно-элементному моделированию с выделением двумерной части поля, как основной, позволяют при решении многих трехмерных задач снизить затраты и тем самым делают эти задачи доступными для решения с высокой точностью при относительно небольших вычислительных затратах. В работе построены основанные на таких подходах конечно-элементные схемы моделирования электромагнитных полей с источниками в виде заданного распределения потенциала на границах проводящего изделия (электропотенциальный метод), статических зарядов электродов (электроемкостный метод), постоянных магнитов и катушек с током (магнитный и вихретоковый контроль).

При численном решении обратных задач электромагнитного контроля до настоящего времени использовались различные методы: калибровочных характеристик, сведения к системе (нелинейных) уравнений и обращения матриц. Наиболее удовлетворительные результаты были получены минимизацией целевого функционала невязки измеренных и рассчитанных данных. Однако в целом эти методы нельзя назвать удовлетворительными, так как они предполагают низкий уровень шума в исходных данных и отличаются низкой устойчивостью.

Таким образом, серьезного внимания требует создание и обоснование более совершенных алгоритмов обработки, анализа и интерпретации данных электромагнитного контроля, регистрируемых соответствующими датчиками. Разработка способов классификации и параметризации дефектов в настоящее время нередко базируется на экспериментальных исследованиях и поиске взаимосвязи между характеристиками искомого дефекта и несколькими параметрами сигналов, полученных в результате взаимодействия поля с контролируемым изделием. Как правило, подобный анализ данных представляет собой весьма трудоемкий процесс, поскольку данные задаются в многомерном пространстве признаков, при этом классы имеют границы очень сложной формы, а порой и существенно перекрываются. Во многих случаях анализ значительно усложняется из-за наличия в измерениях заметного шума различного происхождения.

В течение последних десятилетий интенсивно развивается новая технология анализа данных, основанная на применении искусственных нейронных сетей. Их отличительная черта — способность обучаться на известных примерах и обобщать полученную информацию, невосприимчивость к шуму и присущая им параллельность архитектуры. Все это делает нейросетевой подход крайне привлекательным для решения таких сложных задач электромагнитного контроля, как классификация и параметризация дефектов в условиях шума, а также неполных и противоречивых данных. На практике нейронные сети могут быть использованы для создания автоматизированных систем обработки, не требующих участия экспертов высокой квалификации.

Однако при решении задач классификации и параметризации дефектов по экспериментальным сигналам с помощью традиционных нейросетевых подходов существует ряд важных недостатков (сложности при классификации данных с перекрывающимися границами, субъективность при выборе архитектуры сети, возможность попадания в локальный минимум при обучении).

Научная проблема.

Научной проблемой, решению которой посвящена диссертационная работа, является задача построения, теоретического обоснования и программной реализации эффективных процедур численного моделирования электромагнитных процессов и интерпретации сигналов, лежащих в основе решения прямых и обратных задач электромагнитного контроля, с целью проведения высокоточных расчетов диагностических сигналов датчиков поля, обнаружения и оценки геометрических параметров дефектов типа нарушения сплошности.

Решение научной проблемы базируется на разработанных применительно к задачам электромагнитной дефектоскопии трехмерных математических моделях, описывающих взаимодействие первичных преобразователей поля с изделиями, содержащими дефекты. На основе исследования закономерностей V распределения электрических и магнитных полей в окрестности дефектов и анализа выходных характеристик преобразователей разработаны новые, более эффективные алгоритмы анализа экспериментальных данных контроля.

Цель исследования.

Цель исследования состоит в развитии теории и создании методик и алгоритмов моделирования электромагнитного поля методом конечных элементов, позволяющих снизить время численных расчетов полей в большинстве классов задач контроля, а также в разработке новых подходов к интерпретации данных контроля на основе анализа диагностических сигналов.

Задачи исследования.

1. Обосновать перспективные направления исследований в области анализа существующих методов решения прямых и обратных задач, используемых при разработке диагностических систем электромагнитного контроля, тенденций их развития в России и за рубежом, а также доказать преимущества конечно-элементного анализа статических, стационарных и квазистационарных (гармонических) электромагнитных полей в трехмерных моделях «источник поля — объект контроля с дефектом — датчик».

2. Получить трехмерные конечно-элементные уравнения относительно векторного и скалярного потенциалов на основе вариационного принципа с учетом специфики рассматриваемых классов диагностических задач, вывести формулы для расчета коэффициентов элементных и глобальной матриц.

3. Для решения трехмерных задач предложить и исследовать эффективные вычислительные схемы расчетов. Создать программное обеспечение для решения проблемно-ориентированных задач анализа процедур и средств электромагнитного неразрушающего контроля, приспособленное для-использования в реальных условиях.

4. Разработать методику проектирования систем классификации и параметризации дефектов на основании результатов исследования зависимости характеристик диагностических сигналов датчиков от параметров дефектов, алгоритмов обработки сигналов в условиях действия мешающих факторов и методов распознавания дефектов различных классов.

5. Разработать эффективные алгоритмы компенсации влияния основных мешающих факторов на сигнал от дефекта для задачи многочастотного вихретокового контроля теплообменных труб.

6. Предложить и реализовать метод инвариантного пересчета параметров диагностических сигналов датчиков для отстройки от влияния эксплуатационных факторов при магнитном контроле.

7. Разработать конструктивный нейросетевой алгоритм классификации и параметризации, пригодный для использования в задачах магнитного и вихретокового контроля. Разработать алгоритм настройки нейронной сети, обладающий свойствами наращивания архитектуры по мере необходимости в процессе тренировки и сокращения вычислительной стоимости решения задачи классификации. Предложить методику тренировки, которая облегчила бы получение работоспособных нейронных сетей для задач с плохо разделимыми классами и/или с низким отношением сигнал/шум во входных данных, характерных для электромагнитного контроля.

8. Провести экспериментальные исследования и промышленное апробирование разработанных алгоритмов в задачах обнаружения, классификации и параметризации дефектов при многочастотном вихретоковом контроле теплообменных труб парогенераторов АЭС.

Методы исследования. Все задачи диссертационного исследования решены с применением апробированных и корректных методов численных расчетов, математического моделирования и интерпретации экспериментальных данных. При оценке работы программно-алгоритмических средств использовались экспериментальные данные, полученные по апробированным методикам с применением поверенных средств измерения на паспортизованных контрольных образцах.

Достоверностьрезультатов подтверждается корректностью поставленных задач, представительностью и достоверностью экспериментальных данных, использованием общепринятых в теоретической электротехнике теорий, гипотез и допущений, применением апробированных методик неразрушающего контроля, методов математического моделирования, решением модельных задач и сравнением результатов численного моделирования с экспериментальными данными.

Научная новизна.

1. Разработан новый математический аппарат для решения прямых и обратных задач электромагнитного контроля, включающий систему экономичных моделей, алгоритмы отстройки экспериментальных сигналов от влияния эксплуатационных мешающих факторов и нейросетевой алгоритм классификации и оценки геометрических параметров обнаруженных дефектов.

2. Предложена и теоретически обоснована новая процедура конечно-элементного моделирования трехмерных статических, стационарных и квазистационарных полей применительно к задачам электромагнитного контроля, базирующаяся на разложении результирующего поля на основное поле, описываемое двумерной краевой задачей теории поля, и на поле влияния дефекта, описываемое трехмерной задачей. Применение этой процедуры позволяет сократить вычислительные затраты при численной оценке поля влияния контролируемого дефекта.

3. Разработана новая схема алгоритма компенсации влияния на сигнал от дефекта основных мешающих факторов, обусловленных наличием ряда конструктивных элементов и особенностью контролируемого объекта, при многочастотном вихретоковом контроле теплообменных труб парогенераторов.

4. Предложен и опробирован метод инвариантного преобразования параметров сигнала при неконтролируемом изменении эксплуатационных факторов.

5. Предложен и разработан алгоритм построения иерархического нейросетевого классификатора дефектов по сигналам датчиков, позволяющий преодолеть ряд ограничений традиционных нейросетевых подходов при решении практических задач электромагнитного контроля.

Таким образом, в работе выполнено обобщение исследований автора в области электромагнитного контроля и получили дальнейшее развитие метод конечных элементов для расчетов электромагнитных полей, алгоритмы обработки диагностических сигналов и нейросетевая технология интерпретации данных измерения, на базе которых разработаны и теоретически обоснованы экономичные математические модели и алгоритмы решения прямых и обратных задач электромагнитного контроля, что позволило решить крупную научную проблему по повышению производительности и надежности проектирования, а также эксплуатации средств электромагнитного контроля с улучшенными метрологическими и техническими характеристиками.

Практическая ценность.

Практическое значение полученных научных результатов заключается в том, что на основе теоретического обоснования разработанных процедур численного моделирования электромагнитного поля и проектирования систем интерпретации данных контроля инженер-разработчик диагностической аппаратуры может успешно выполнять конечно-элементную аппроксимацию краевых задач и тем самым добиваться существенного повышения эффективности численной оценки прогнозируемых сигналов соответствующих датчиков, а также вести настройку аппаратуры с нейросетевым классификатором дефектов. Использование предлагаемых процедур анализа на практике приводит к росту конкурентоспособности проектируемых средств неразрушающего контроля как с точки зрения стоимости и сроков разработки, так и качества.

Рассмотренные в работе теоретические подходы к решению задач, характерных для электромагнитного метода контроля изделий, могут служить основой для создания более совершенных методов применительно к решению диагностических задач другими методами (ультразвуковым, радиационным, тепловым), а предложенные алгоритмы анализа сигналов и интерпретации экспериментальных данных могут непосредственно в них использоваться.

Кроме того, практическая ценность разработанных в диссертационной работе эффективных процедур и реализованных на их основе алгоритмов конечно-элементного моделирования состоит в том, что они предоставляют новые возможности для решения ряда сложных технических задач, помимо задач неразрушающего контроля, в частности, в прикладной электротехнике, при разработке и оптимизации электротехнических устройств различного вида.

Проведенные экспериментальные исследования разработанных алгоритмов подавления влияния эксплуатационных факторов, а также алгоритма построения и обучения разработанного нейросетевого классификатора дефектов на реальных сигналах продемонстрировали высокую эффективность и качество классификации и возможность построения экономных в вычислительном отношении нейронных сетей. Разработанные подходы можно применить для анализа экспериментальных сигналов других прикладных задач.

Реализация результатов работы.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с планами важнейших госбюджетных и хоздоговорных научно-исследовательских работ, проводимых кафедрой Электротехники и Интроскопии МЭИ (ТУ) при непосредственном научном руководстве автора по межвузовским научно-техническим программам «Диагностика и контроль» (1993;1995), «Неразрушающий контроль и диагностика» (1996;2000), по комплексной программе ОАО «Концерн Росэнергоатом» по обеспечению надежной и безопасной эксплуатации парогенераторов АЭС с реакторами ВВЭР-1000 и ВВЭР-440 («Программа совершенствования и повышения эффективности эксплуатационного неразрушающего контроля металла оборудования и трубопроводов АЭС», 2002;2005, «Программа мероприятий по обеспечению ядерной, радиационной, технической и пожарной безопасности при эксплуатации АЭС», 2006;2010) по договорам: «Разработка программно-методического обеспечения системы обнаружения и классификации дефектов теплообменных труб парогенераторов АЭС по результатам вихретокового контроля» (заказчик Обнинский инженерный центр НИКИМТа, 2002;2004), «Разработка программного обеспечения для выявления и классификации дефектов теплообменных трубок парогенераторов с РУ ВВЭР по вихретоковым сигналам» (здесь и далее заказчик ОАО «Концерн Росэнергоатом», 2004;2006), «Совершенствование программно-методического обеспечения систем ЭНК.

Разработка методики контроля наличия отложений на т/о трубках ПГ методом ВТК" (2006;2007), «Исследование закономерностей зарождения и развития дефектов в т/о трубках, совершенствование ЭНК т/о трубок парогенераторов АЭС с РУ ВВЭР. Экспериментальная проверка мероприятий по повышению достоверности контроля т/о трубок парогенераторов АЭС с РУ ВВЭР-1000 и ВВЭР-440», «Опытно-промышленные испытания программно-методического обеспечения для систем ВТК т/о трубок ПГ АЭС с ВВЭР, позволяющего оценивать количество отложений на т/о трубках» (2008;2009), «Обеспечение внедрения на АЭС усовершенствованного «программно-методического обеспечения для систем ВТ контроля т/о трубок парогенераторов АЭС с РУ ВВЭР» (2009;2010), а также по договору с ООО «Интрон+» (заказчик ОАО «Центр технической диагностики») по теме «Разработка и изготовление магнитной измерительной системы магнитного дефектоскопа МДСкан и программы обработки данных» (2002;2004) и по договору с ОАО «Машиностроительный завод ЭлеМаш» (Топливная компания Росатома «ТВЭЛ») на проведение опытно-конструкторских работ по теме «Разработка усовершенствованной аппаратуры контроля качества заливки циркониевых изделий контактным материалом» (2008;2010).

На основе выполненных теоретических исследований разработаны и внедрены: программно-методическое обеспечение для обнаружения, классификации и параметризации дефектов теплообменных труб по результатам вихретокового контроля парогенераторов АЭС с реакторными установками ВВЭР-440 и ВВЭР-1000, методика контроля наличия и оценка объема отложений на теплообменных трубках парогенераторов вихретоковым методом (ОАО «Концерн Росэнергоатом»), установка с матричным вихретоковым преобразователем для контроля твэлов для плавучих атомных теплоэлектростанций (ОАО «Машиностроительный завод ЭлеМаш»).

Основные положения, выносимые на защиту.

Научно-обоснованная методика решения прямых и обратных задач вихретокового, магнитного и электрического видов неразрушающего контроля, включающая эффективные алгоритмы конечно-элементного моделирования, обработки, анализа и интерпретации регистрируемых сигналов первичных преобразователей.

Результаты численного, моделирования и экспериментального исследования предложенных алгоритмов решения задач электромагнитного контроля для объектов, содержащих различные дефекты.

Метод компенсации влияния мешающих факторов на сигнал от дефекта при многочастотном вихретоковом контроле теплообменных труб парогенераторов с помощью проходного дифференциального преобразователя.

Метод инвариантного преобразования параметров сигналапри неконтролируемом изменении эксплуатационных факторов в применении к задаче магнитного контроля.

Алгоритм построения архитектуры, настройки и, обучения нейросетевого комплекса при решении задачи классификации и параметризации дефектов' в задачах электромагнитного контроля.

Программно-методическое обеспечение системы обнаружения и классификации дефектов теплообменных труб парогенераторов АЭС с реакторами ВВЭР по результатам многочастотного вихретокового контроля.

Апробация работы.

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 22-х зарубежных и 30-и Российских научно-технических конференциях, коллоквиумах, семинарах, рабочих совещаниях, в том числе:

• World Conferences on Nondestructive Testing (NDT): 14th (New Delhi, India, 1996), 15th (Rome, Italy, 2000);

• European. Conferences on NDT: 6th (Nice, France, 1994), 7th (Copenhagen, Denmark, 1998), 9th (Berlin, Germany, 2006), 10th (Moscow, Russia, 2010);

• Annual Conferences The Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation- 25th (Snowbird, Utah, USA, 1998), 26th (Montreal, Canada, 1999), 27th (Ames, Iowa, USA, 2000), 28th (Brunswick, Maine, USA, 2001), 29th (Bellingham, Washington, USA, 2002);

• International Scientific Colloquiums, Ilmenau, Germany: 37th (1992), 40th (1995), 42nd (1997), 43rd (1998), 48th (2003), 51st (2006) 54th (2009);

• International Conferences on Computer Methods and Inverse Problems' in Nondestructive Testing and Diagnostics, Minsk, Belarus: 1st (1995), 2nd (1998);

• Fall Conference of the Japanese Society for Non-Destructive Inspection,.

Kita Kyushu, Japan, 1995 th.

• 9 International Workshop on Electromagnetic Nondestructive Evaluation, Naples, Italy, 2004.

• International conference on Advances in surface science and engineering, Chennai (Madras), India, 2001.

• Международная научно-техническая конференция «Безопасность, эффективность и экономика атомной энергетики», Москва, ОАО «Концерн Росэнергоатом»: 4-ая (2004), 5-ая (2006), 6-ая (2008);

• Международный семинар по горизонтальным парогенераторам, ОАО ОКБ «Гидропресс», Подольск: 7-ой (2006) и 8-ой (2010);

• Российская научно-техническая конференция «Неразрушающий контроль и диагностика», Москва, Екатеринбург: 14-ая (1996), 15-я (1999) и 17-я (2005);

• Международная конференция «Компьютерные методы и обратные задачи в неразрушающем контроле и диагностике», Москва, 2002.

• Межвузовская НТК «Современные методы и средства электромагнитного контроля и их применение в промышленности», Беларусь, 1992,1995.

• Международная конференция «Информационные средства и технологии», Москва: 1994, 2001, 2002, 2003, 2004, 2006, 2008, 2009.

• 7-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение, Москва, 2005.

• Всероссийская НТК «Методы и технические средства оперативной оценки структурно-механического состояния металла элементов конструкций и машин», Москва, МЭИ (ТУ), 2002.

В первой главе, помимо введения в проблему обеспечения эксплуатационной надежности и безопасности атомной энергетики, дан обзор современного состояния методов и алгоритмов решения прямых и обратных задач электромагнитного неразрушающего контроля, назначение которого — обнаружить дефекты и оценить их геометрические характеристики (размеры, форму и расположение), основываясь на результатах измерений на контролируемом изделии.

Во второй главе изложена процедура формирования конечно-элементной системы уравнений, представляющей обобщенную математическую модель трехмерных задач электромагнитного контроля в вариационной постановке.

Третья глава посвящена теоретическому исследованию и обоснованию двухшагового алгоритма в рамках метода конечных элементов для расчета поля влияния дефекта в трехмерных задачах. Этот алгоритм сравнивается с традиционным, когда поле влияния определяется как разница полного поля и некоторого аппроксимирующего («бездефектного») поля.

В четвертой главе описан двухшаговый алгоритм решения трехмерных эллиптических краевых задач статического и стационарного электрического поля, характеризующих соответственно электроемкостный и электропотенциальный виды контроля. Алгоритм позволяет вычислять отклики от дефектов изделий с достаточно высокой точностью и практически независимо от того, какую часть эти отклики составляют от уровня исследуемого электрического поля. Рассмотрены также некоторые теоретические особенности решения подобных краевых задач, учет которых позволяет получать важные практические рекомендации по расстановке узлов в конечно-элементных сетках. Преимущество рассмотренного алгоритма моделирования продемонстрировано на примере решения типичных модельных задач контроля.

В пятой главе описан алгоритм конечно-элементного моделирования задач вихретокового неразрушающего контроля, который позволяет рассчитывать сигналы преобразователя от произвольного трехмерного дефекта в металлических изделиях. На практике часто размеры исследуемого дефекта малы, поэтому измеряемое приращение наводимого напряжения в выходной обмотке преобразователя, вызванное наличием такого дефекта, составляет порядка нескольких процентов его среднего значения. Если использовать стандартную схему расчета методом конечных элементов, то вычислительные затраты на решение такой задачи будут очень велики. Двухшаговый алгоритм приводит к существенному снижению этих затрат. Суть алгоритма состоит в том, что источник поля влияния дефекта определяется из распределения вихревых токов в металле при отсутствии дефекта. Это дает возможность использовать значительные упрощения при расчете «невозмущенного» поля, учитывая геометрическую симметрию решаемой задачи и, тем самым, снижение ее размерности. Для демонстрации эффективности двухшагового алгоритма решена типичная задача вихретокового контроля проходным дифференциальным преобразователем участка теплообменной трубы парогенератора АЭС.

В шестой главе описаны этапы проектирования алгоритмического обеспечения системы многочастотного вихретокового контроля теплообменных труб парогенераторов АЭС с ВВЭР-440 и ВВЭР-1000 с помощью проходного дифференциального преобразователя.

Процедура проектирования включала в себя: создание математической модели объектов контроля с учетом реальных электрофизических свойств элементов конструкцииисследование влияния на сигнал мешающих факторов (конструктивных элементов, помех) — формирование банка сигналов от широкого спектра дефектов (модельных, искусственных, экспериментальных) — разработку алгоритмов предварительной обработки сигналов (фильтрация помех, отстройка от влияния мешающих факторов) — формирование набора признаков для обнаружения и оценки размеров дефектов и, наконец, разработку автоматизированного классификатора дефектов и его настройку.

В седьмой главе описано программное обеспечение, предназначенное для анализа вихретоковых сигналов, получаемых при контроле состояния металла теплообменных труб парогенераторов АЭС с реакторными установками ВВЭР-440 и ВВЭР-1000, а также результаты его испытаний.

В восьмой главе разработан метод инвариантного преобразования параметров-признаков сигнала при неконтролируемом изменении эксплуатационных факторов, пригодный для включения в алгоритмическое обеспечение автоматизированных устройств сбора и анализа измерительных данных электромагнитных датчиков. Метод реализован при создании программного обеспечения для внутритрубного магнитного инспекционного снаряда для контроля магистральных нефтепроводов.

Основные результаты диссертационной работы:

Разработаны научно-методологические положения и соответствующий математический аппарат, необходимый при решении прямых и обратных задач электромагнитного контроля с целью создания эффективных диагностических средств на основе использования численного анализа поля, базирующегося на экономичных конечно-элементных вычислительных схемах, алгоритмах анализа измерительных данных и нейросетевых технологиях классификации и оценки геометрических параметров обнаруженных дефектов.

При использовании метода конечных элементов для исследования трехмерных электромагнитных полей в задачах контроля предложена и теоретически обоснована процедура моделирования, базирующаяся на разложении результирующего поля на основное (бездефектное) поле, описываемое двумерной (осесимметричной) краевой.- задачей, и трехмерное поле влияния дефекта. Применение этой процедуры позволяет значительно сократить вычислительные затраты (по памяти в 1.5.2.5 раза, по времени счета в 3. .12 раз) численной оценки поля влияния контролируемого дефекта.

Созданные на основе разработанных подходов алгоритмы построения конечно-элементных решений реализованы в программном комплексе Ма^итЗО, позволяющем упростить и ускорить проведение научных и инженерных исследований при проектировании диагностических систем электромагнитного контроля. Использование комплекса на практике дает возможность исследовать характер взаимодействия электромагнитного поля с объектом, что позволяет судить о достоинствах конкретного метода и его ограничениях, выбрать оптимальные условия организации процедуры контроля, подобрать конструкцию преобразователя для решения конкретной задачи, обоснованно задать программу сбора и анализа сигналов в реальной обстановке. Пакет Ма§ ЫитЗБ может быть применен в различных отраслях науки, техники и производства, в частности, в прикладной электротехнике при исследовании и проектировании электротехнических устройств.

Предложена и обоснована технология проектирования систем классификации и параметризации дефектов на основании результатов исследования зависимости сигналов датчиковот параметров имеющихся дефектов в условиях действия мешающих факторов и помех. Процедура классификации по экспериментальным данным формулируется какзадача распознавания образов и сигнал идентифицируется как представитель одного из классов, относящихся к известным типам дефектов и/или, возможно, к некоторым конструктивным элементам контролируемого изделия, являющихся, источниками эквивалентных сигналов. Характерная особенность предлагаемой-технологии — использование сформированного банкаданных, содержащего-диагностические сигналы от всех возможных типов дефектов. Этот набор' сигналов относится к так называемой обучающей выборке, которая используется' для настройки автоматической системы, в основе работы которой заложен алгоритм распознавания.

Разработан и испытан метод компенсации влияния основных мешающих факторов (конструктивных элементов, парогенератора, пильгер-шума) на сигнал от дефекта при многочастотном вихретоковом контроле теплообменных труб парогенераторов АЭС. Применение разработанного алгоритма при отстройке от влияния пильгер-шума позволило увеличить соотношение сигнал/шум не менее чем в 2.3 раза, а от влияния дистанционирующих и антивибрационных решеток-в 1.8. 2.2″ раза.

Предложена и испытана методика построения иерархического нейросетевого классификатора дефектов по диагностическим сигналам соответствующих датчиков, применимая для задач с плохо разделимыми (перекрывающимися) классами и/или с низким отношением сигнал/шум во входных данных. В применении к задачи контроля труб методика предполагает сначала разделить все дефекты на три класса (внешние, сквозные и внутренние), затем внешние и внутренние дефекты разбить на критические (свыше 75% толщины стенки), опасные (от 40% до 75%) и неопасные (до 40%) и, наконец, оценить глубину дефектов. На каждом из этапов настраивалась отдельная нейронная сеть.

Для задачи магнитного контроля предложен и опробован метод инвариантного преобразования параметров-признаков сигнала при неконтролируемом изменении эксплуатационных факторов, в числе которых рассматривались уровень намагниченности и толщина стенки отдельных труб на различных участках магистрального трубопровода, обеспечивший уменьшение погрешности оценки глубины дефектов в 2.2,5 раза.

На основе выполненных теоретических исследований разработаны и внедрены: автоматизированный классификатор дефектов по результатам вихретокового контроля теплообменных труб парогенераторов АЭС — программа PIRATE (свидетельство № 2 007 611 344 от 28.03.07), прошедшая успешные испытания в режиме штатного контроля и продемонстрировавшая при этом ряд серьезных преимуществ над стандартным программным обеспечением AIDA (Франция), по метрологическим характеристикам при оценке глубины обнаруженных дефектов (погрешность оценки составляет 8. 12% от толщины стенки по сравнению с 12. 15% для AIDA), по возможности оценивать осевую длину дефектов, а также по возможности работать в автоматическом режимепрограмма MagNum3D (свидетельство № 2 007 611 345 от 28.03.07), с помощью которой были сформированы презентативные базы сигналов как в задаче многочастотного вихретокового контроля теплообменных трубок (база модельных данных состояла из 640-х сигналов на четырех частотах, для дифференциального и абсолютного режима съема), так и в задаче магнитного контроля трубопроводов (420 двумерных сигналов — распределений осевой и азимутальной составляющих магнитной индукции).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Г. Электромагнитный контроль однослойных и многослойных изделий. — М.: Энергия, 1972,152с.
  2. ВТ., Клюев В. В., Шатерников В. Е. Методы и приборы электромагнитного контроля промышленных изделий. М: Энергоатомиздат, 1983,272с.
  3. В.Г., Покровский А. Д., Сухоруков В. В. Решение некоторых задач вихретоковой дефектоскопии посредством математического моделирования В кн.: Электромагнитные методы неразрушающего контроля, — Минск: Наука и техника, 1971.
  4. Неразрушающий контроль качества изделий электромагнитными методами/Герасимов В.Г., Останин ЮЛ., Покровский А. Д., Сухоруков В. В., Чернов Л. А. М.: Энергия, 1978.- 216с.
  5. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 3. Электромагнитный контроль / В. Г. Герасимов, А. Д. Покровский, В.В.Сухоруков- под ред. В. В. Сухорукова. М: Высшая школа, 1992.
  6. АЛ. Применение, электромагнитного контроля качества изделий в машиностроении. -Дефектоскопия, 1979, № 3, с. 5−19.
  7. АЛ. Электроиндуктивная дефектоскопия М.: Машиностроение, 1967.232с.
  8. АЛ., Казаманов Ю. Г. Электромагнитная дефектоскопия.—М.: Машиностроение, 1980.
  9. Н.Н. Исследование магнитного пола вихревых токов над поверхностными дефектами. -Дефектоскопия, 1969, № 4, с. 104−112.
  10. Н.Н. Неразрушающий контроль. Минск- Наука и техника, 1979. — 192с.
  11. В.В. Исследование электромагнитных методов и разработка комплекса приборов для неразрушающего контроля дефектов, толщины, а смещений изделий в процессе производства и технологических испытаний. Докт. Дисс. — М., 1972.
  12. В.В. Методы, приборы и комплексные системы для неразрушающего контроля качества продукции заводов черной металлургии, М.: Машиностроение, 1975.76с.
  13. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник/ В. В. Клюев, Ф. Р. Соснин, В. Н. Филинов и др., Под ред. В. В. Клюева. -М.: Машиностроение, 1995.483 е., ил.
  14. П.А., Разработка методов и создание программных средств проектирования трехмерных нелинейных электромагнитных систем. Дисс. на соиск. уч. степени доктора техн. наук. М, 1988.
  15. В.Ф. К расчету малнитостатических полей рассеяния от поверхностных дефектов конечной глубины. Дефектоскопия, 1987, № 7, с. 8−13.
  16. В.Ф. Модель поверхностного дефекта и расчет топографии его магнитостатического поля. -Дефектоскопия, 1987, № 3, с. 24−30.
  17. В.Ф. Модель поверхностного дефекта при нормальном намагничивании и расчет топографии его магнитостатического поля.-Дефектоскопия, 1988, № 7, с. 3−7.
  18. В.Ф. Развитие теории н создание электромагнитных средств дефектоскопии изделий сложной формы-Докт. дисс.—М., 1986.
  19. А.Д. Исследование и создание многофункциональных вихретоковых приборов и устройств для контроля изделий из ферромагнитных материалов. Докт. Дисс. — М., 1982.
  20. В.В. Основы теории и проектирования вихретоковых дефектоскопов с проходными преобразователями. -Докт. дисс. -М., 1979.
  21. В. В. Улитин Ю.М., Чернов Л. А. Возможность определения параметров дефектов при модуляционной вихретоковой дефектоскопии, Дефектоскопия, 1977, № 1, с. 7−14.
  22. В.В. Математическое моделирование электромагнитных полей в проводящих средах. -М: Энергия, 1975,152с.
  23. Ю.К. Алгоритмы определения размеров дефектов в теории вихретоковой дефектоскопии накладными преобразователями Дефектоскопия, 1982, № 11, с. 25−30.
  24. Ю.К. Вопросы теории вихретоковой дефектоскопии накладными преобразователями. Строгое математическое решение двумерных задач. Дефектоскопия, 1982, № 2, с. 1−10.
  25. Ю.К. Разработка теории и создание технических средств вихретокового мношпараметрового контроля на основе решения обратных нелинейных многомерных задач -Автореферат докт. дисс.-М., 1981.-53 с.
  26. В.Е. Взаимодействие полей электромагнитных преобразователей с проводящими телами сложной формы Дефектоскопия, 1977, № 2, с. 54−63.
  27. В.Е. Вихрегоковый контроль металлических изделий сложной формы. -Дефектоскопия, 1979, № 9, с. 5−11.
  28. В.Е. Электромагнитные методы и средства контроля изделий сложной формы, -Автореферат докт. дисс.—М., 1976,43 с.
  29. П.Н. Развитие теории и совершенствование методов и средств вихретоковой, магнитной и электропотенциальной дефектоскопии и дсфектомегрии металлоизделии, Докт. дисс.- М., 1990,
  30. М. Das, Н. Shekhar, X. Liu, R. Polikar, P. Ramuhalli, L. Udpa, S. Udpa, «A Generalized Likelihood Ratio Technique for Automated Analysis of Bobbin Coil Eddy Current Data,» NDT&E International, Vol. 35, No. 5, pp. 329−336,2002.
  31. К. T. Hwang, M. Afzal and S. S. Udpa, «Neural Networks Based Defect Characterization with A Priori Information,» Electromagnetic Nondestructive Evaluation, Vol. IV, 2000.
  32. Z. Zeng, L. Xuan, L. Udpa and S. Udpa, «Probability of Detection Model for Gas Transmission Pipeline Inspection», Research in Nondestructive Evaluation, Vol. 15, No. 3, pp. 99 -110,2004.
  33. P. Ramuhalli, L. Udpa, S. Udpa, «Neural Network Based Inversion Algorithms in Magnetic Flux Leakage NDE,» Journal of Applied Physics, Vol. 93, No. 10, May 2003, pp. 8274−8276.
  34. M. Afzal and S. Udpa, «Advanced Signal Processing of Magnetic Flux Leakage Data Obtained from Seamless Gas Pipeline», NDT&E International, Vol. 35, No. 7, pp. 449−457,2002.
  35. K. Hwang, S. Mandayam, S. S. Udpa, L. Udpa, W. Lord, M. Afzal, «Characterization of Gas Pipeline Inspection Signals Using Wavelet Basis Function Neural Networks,» ND&T International, Vol. 33, pp. 531 545,2000.
  36. S. S. Udpa, «Application of Signal Processing and Pattern Recognition Techniques to Inverse Problems in NDE,» Invited Review Paper in Special Issue of International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, Vol. 8, pp. 99−117,1997.
  37. S. S. Udpa and L. Udpa, «Signal and Image Processing in NDT», Encyclopedia of Materials, Science and Technology, Elsevier, 2001.
  38. S. S. Udpa, T. Takagi, J. Pavo and R. Albanese, Editors,"Electromagnetic Nondestructive Evaluation (IV) -Studies in Applied Electromagnetics and Mechanics," IOS Press, The Netherlands, 2000.
  39. S. S. Udpa and L. Udpa, «Eddy Current Nondestructive Evaluation», Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, John G. Webster, Editor, John Wiley, 1999.
  40. Z. Chen, К. Aoto, and K. Miya, «Reconstruction of cracks with physical closure from signals of eddy current testing,» IEEE Tiwis. Mign., vol.36, no. 4, pp. 1018−1022, Jul. 2000.
  41. Z. Chen, K. Miya, and M. Kurokawa, «Rapid prediction of eddy current signals using A method and database,» NDE&E, vol. 32, pp. 29−36,1999.
  42. , D. L., «Finite Element Calculations and Computer Measurements of Magnetic Flux Leakage Patterns for Pits,» British Journal of Nondestructive Testing, Volume 30, Number 3, January 1988, pp. 159−162.
  43. Atherton, D. L., and Dufour, D.,"A Magnetic Flux Leakage Detector for 4in. Diameter Pipes" CSNDT Journal, March/April 1996, pp.5−7.
  44. Brian F. Felps, Francoise Liorzou, David LAtherton Inclusive Model of Ferromagnetic Hysteresis // Transactions on Magnetics, Vol.38, No.2, March 2002, pp 1326−1332.
  45. Б.И. Лукасевич, Н. Б. Трунов, Ю. Г. Драгунов, С. Е. Давиденко, Парогенераторы реакторных установок ВВЭР для атомных электростанций, ИКЦ «Академкнига», Москва, 2004
  46. MacDonald P. Е., Shah V. N., Ward L. W., Ellison P. G. Steam generator tubes failures, NUREG/CR-6365
  47. Н.Б., Денисов В. В., Драгунов Ю. Г., Башок Г. Ф., Харитонов Ю. В. Работоспособность теплообменных труб ПГ АЭС с ВВЭР // Целостность трубок парогенераторов: материалы регионального семинара МАГАТЭ -М. ЭНИЦ ВНИИАЭС, 2001. с. 12−18
  48. Типовая программа эксплуатационного контроля состояния основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов атомных электростанций с ВВЭР-1000, АТПЭ-9−03, ВНИИАЭС, 2003.
  49. Типовая программа контроля за состоянием основного металла и сварных соединений оборудования и трубопроводов атомных электростанций с реакторной установкой ВВЭР-440 при эксплуатации, АТПЭ-2−2005, ВНИИАЭС, 2005.
  50. Бергункер В. Д, Трунов Н. Б., Денисов В. В., Анализ состояния труб парогенераторов на основе данных вихретокового контроля, 8-ой международный семинар по горизонтальным ПГ, Подольск, 2010
  51. N.B. Trunov at al., WWER Steam Generator Tubing Performance and Ageing Management, Plim + Plex Conference, Paris, 2006
  52. Strategy for Assessment of WWER Steam Generator Tube Integrity. IAEA-TECDOC-1555. December 2007.
  53. В: Григорьев и др. Обоснование требований к вихретоковому контролю теплообменных труб горизонтальных парогенераторов. Материалы 7-й международного семинара по горизонтальным парогенераторам стр. 38. Россия, г. Подольск, 2006.
  54. S. Majumdar, Assessment of Current Understanding of Mechanism of Initiation, Arrest and Reinitiation of Stress Corrosion Cracks in PWR Steam Generator Tubing, NUREG/CR-5752, ANL, Argonne, 2000
  55. ICKarwoski, L. Miller, N. Morgan, Regulatory Perspective on Steam Generator Tube Operating Experience, Nuclear Pressure Equipment Expertise and Regulation Symposium 2005, U.S. NRC, Rocville, 2005
  56. D.D. Malinovski, R.M. Wilson, MJ. Wootten, Operating Experience with Model F Westinghouse Steam Generator, NEA/CSNI Unipede Specialist Meeting on Operating Experience with Steam Generators, Brussels, 16−20 September, 1991
  57. P.E.MacDonald, V.N.Shah, L.W.Ward, P.G.Ellison, Steam Generator Tube Failures, NUREG/CR-6335, INEL, Idaho Falls, 1996
  58. Myong-Ho Song at all., Safety Review on Recent Steam Generator Tube Failure in Korea and Lessons Learned, IAEA Technical Meeting on Steam Generator Problems, Repair and Replacing, Prague, 2003
  59. Meeting to Discuss Results of Spring 2005 Steam Generator Inspection at Oconee Nuclear Station, Unit 1, ml051940468, U.S. NRC, Washington, 2005
  60. R.W.Staehle, JA. Gorman, Predicting the Occurrence of Corrosion failures in Nuclear Power Components with Emphasis on Application of Alloy 690, Proceedings of the 2003 Nuclear Safety Conference, NUREG/CP-0185, U.S. NRC, Washington, 20−22 October. 2003
  61. Written Comments on Temporarily Suspending the Duty on Certain Steam or Other Vapor Generating Boilers Used in Nuclear Facilities, Committee on Ways And MeansU.S. House of Representatives, 2001
  62. Steam Generator Tube Primary-To-Secondary Leakage, NRC Inspection Manual, Part 9900, U.S. NRC, Washington, 2001
  63. Assessment and Management of Ageing of Major Nuclear Power Plant Components Importing for Safety: Steam Generator, IAEATECDOC-981, Vienna, 1997
  64. R.W.Staehle, Bases for Predicting the Earliest Penetrations Due to SCC to Alloy 600 on the Secondary Side of PWR Steam Generators, NUREG/CR-6737, U.S. NRC, Washington, 2001.
  65. KJ.Karwoski, Circumferential Cracking of Steam Generator Tubing, NUREG-1604, NRC, Washington, 1997.
  66. J.H. Morehouse, RT. Liner, B.W. Johnson,' J.F. Wimpey, Value-Impact Analysis of Recommendations Concerning Steam Generator Tube Degradations and Rupture Events, Draft Final Report, Science Application Inc., McLean,
  67. M.Merilo, M. Behravesh, Three Mile Island Plugged Tubes Severance. A Study of Damage Mechanisms, Topical Report 1 008 438, EPRI, Palo Alto, 2003
  68. K.M. Теоретические основы электротехники. ч.З. Теория электромагнитного поля. М: Энергия, 1969,352с.
  69. И.Е. Основы теории электричества М: Наука, 1976,616с.
  70. А.Н., Самарский А. А. Уравнения математической физики, М: Наука, 1972,736с.
  71. P.P. Расчёт и проектирование магнитных систем с постоянными магнитами. Москва, «Энергия», 1969.
  72. Г. И. Методы вычислительной математики.—М: Наука, 1980,536с.
  73. Вычислительные методы в электродинамики / под ред. Р. Митры, М: Мир, 1977,485с.
  74. П.В. Проектирование электрических аппаратов. М. Энергия, 1971,560 с.
  75. К., ТеддесЖ., Вроубел JI. Методы граничных элементов. М: Мир, 1987,524с.
  76. О.В. Расчет электромагнитных полей на вычислительных машинах. Техника Киев, 1974.
  77. О.В., Майергойз И. Д. Расчет трехмерных электромагнитных полей. Техника Киев, 1974.
  78. П.А., Аринчин С. А. Численный расчет электромагнитных полей. М: Энергоатомиздат, 1984.
  79. В.И., Захаров Е. В. Интегральные уравнения в краевых задачах электродинамики. М: изд. МГУ, 1987.
  80. О.В., Маергойз ИД. Интегральные уравнения для расчета трехмерного квазистационарного электромагнитного поля в неоднородных и проводящих средах / Кибернетика и выч. техника, вып. 17. Киев: Наукова думка, 1979.210с.
  81. В.И., Ткаченко JT.M. Вычисление магнитного поля с помощью поверхностных интегралов. ИФВЭ 82−108, Серпухов, 1982.
  82. Е.П., Федоров А. В., Юлдашев О. П. Исследование интегрального уравнения магнитостатики для векторного потенциала ОИЯИ Р11−89−473, Дубна, 1989.
  83. .Н. Расчет плоскомеридианных электромагнитных полей методом функции Грина — В кн. «Техника, теория, математическое моделирование и САПР систем сверхбыстрой обработки информации на ОИС СВЧ», Москва, 1992, т. 2, с. 335.
  84. О. Метод конечных элементов в технике.- М.: Мир, 1975.
  85. СегерлиндЛ. Применение метода конечных элементов.-М: Мир, 1979.
  86. П., Феррари Р. Метод конечных элементов для радиоинженеров и инженеров-электриков. М: Мир, 1986.
  87. Р. Метод конечных элементов. Основы.- М: Мир, 1984.
  88. О., Морган К. Конечные элементы и аппроксимация. — М: Мир, 1986.
  89. Д., де Фриз Ж. Введение в метод конечных элементов.- М.: Мир, 1981.
  90. Г., Фикс Дж. Теория метода конечных элементов: Пер. с англ. М.: Мир, 1977.
  91. А.Г., Пеккер И. И. Расчет электромагнитных механизмов на вычислительных машинах. М: Энергоатомиздат, 1985,314с.
  92. К.С., Чечурин В Л. Машинные расчеты электромагнитных полей. М: Высш. шк., 1986, 240с.
  93. А., Янг Дж. Численное решение больших разреженных систем уравнений, М: Мир, 1984, 333с.
  94. Кулон Ж.-Л., Сабоннадьер Ж.-К. САПР в электротехнике, пер. с франц. М: Мир, 1988.
  95. Сабоннадьер Ж.-К., Кулон Ж.-Л. Метод конечных элементов и САПР. .М: Мир, 1989.
  96. М.Э., Соловейчик Ю. Г., Шурина Э. П. Сеточные методы решения задач математической физики. Учебное пособие, Новосибирск, Hi ТУ, 1998.
  97. М.Ю., Шурина Э. П. Методы решения СЛАУ большой размерности. Учебное пособие, Новосибирск, 111 1 У, 2000.
  98. Udpa L., Lord W. A discussion of the inverse problem in electromagnetic NDT.- Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, 1986,5A, pp.375−382.
  99. Hwang J.H., Lord W. Defect characterization from magnetic leakage fields.- Br.J.Non-Destructive Testing, 1977, pp. 14−18.
  100. Beissner RE., Sablik MJ. Flaw characterization by the magnetic leakage field method.- SWRI Project 15−9248, Final Report
  101. Auld B.A., et al. Improved probe-flaw interaction modeling inversion processing and surface roughness clutter.- Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, 1984.
  102. Auld B.A., et al. Quantitative modeling of flaw and responses in eddy current testing.- Research Techniques in NDT, 1984,7.
  103. Sabagh H: J., et al. Development of a system to invert eddy current data and reconstruct flaws.- Final Report, White Oaks Labs, June 1982.
  104. Udpa L. Imaging of electromagnetic NDE phenomena.- PhD Dissertation, Colorado State University, Fort Collins, 1986.
  105. Mucciardi A.N., Shankar R. Signal processing for ISI.- EPRINP-1421, Section 4, May 1980.
  106. Polikar, R., Udpa, L., and Udpa, S., «Nonlinear Cluster Transformations for Increasing Pattern Separability,» Proc. Of Int. Joint Conference on Neural Networks, Washington, DC., 1999.
  107. Udpa L., Udpa S.S. Eddy current defect characterization using neural networks Materials Evaluation, 1990,48(3), pp.342−347.
  108. Qian Chen, Virginia Ayres, and Lalita Udpa «Shape Descriptors for Scanning Probe Recognition Microscopy», APS March Meeting, Division of Biological Physics, 3−6 March, 2003, Austin TX.
  109. S. S. Udpa and L. Udpa, «Signal and Image Processing in NDT,» Encyclopedia of Materials, Science and Technology, Elsevier, 2001.
  110. Lippmann R.P. An introduction to computing with neural nets.- IEEE ASSP Magazine, 1987, pp.4−21.
  111. L. Udpa, «Applications of Neural Networks in NDE,» Advances in Signal Processing for Non Destructive evaluation ofMaterials, IV International Workshop, Quebec City, Canada, August 7−10,2001.
  112. P. Ramuhalli, L. Udpa, S. Udpa, and W. Lord, «Green's Function Neural Network (GFNN) for Solving Inverse Problems in Electromagnetics,» PIERS 2000, Cambridge, MA, August 5−14,2000.
  113. M. Chao, G. Xie, C. Yeoh, S. Udpa, L. Udpa, and W. Lord, «Optimization of Neural Network Parameters for Defect Characterization,» presented at Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, Seattle, WA, August 1995.
  114. Mandayam S., eL al. Magnetic flux leakage inspection of gas pipelines.- Neural networks for signal compensation and identification, GRI-96.
  115. Xie G. Defect characterization of gas pipelines using optimal radial basis function neural networs.-M.S.Thesis, Iowa State University, Ames, May 1996.
  116. Hwang K.T., et. al. A multiresolution approach for characterizing MFL signatures from gas pipeline inspections.- Proceedings, 6th IEEE Midwest Circuits and Systems Symposium, August 1996.
  117. L. Xuan, Z. Zeng, B. Shanker, L. Udpa, «Developments of a Meshless Finite Element Model for NDE Applications,» Proceedings of the 29th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, Bellingham, WA, 2002.
  118. K.Hornik, M. Stinchcombe, H.White. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators, Neural Networks, 1989, Vol.2, No.5, pp.359−366.
  119. G.Cybenko. Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function, Mathematical Control Signals Systems, 1989, Vol.2, pp.303−314.
  120. K--I.Funahashi. On the Approximate Realization of Continuous Mappings by Neural Networks, Neural Networks, 1989, Vol.2, No.3, pp.183−192.
  121. RAJacobs. Increased Rates of Convergence Through Learning Rate Adaptation, Neural Networks, 1988, Vol.1, No, 4, pp.295−307.
  122. S.E.Fahlman. Fast Learning Variations on Back-Propagation: An Empirical Study, Proc. 1988 Connectionist Model Simmer School (Pittsburg, 1988), eds. D. Touretzky, G. Hinton, T. Seinowski, Morgan Kaufinann, 1988, pp.38−51.
  123. W.Finnoff. Diffusion Approximations for the Constant Learning Rate Backpropagation Algorithm and Resistance to Local Minima, Neural Computation, 1994, Vol.6, No.2, pp.2&5−295.
  124. A.von Lehman, E.G.Paek, P.F.Liao, A. Marrakchi, J.S.Patel. Factors Influencing Learning by Back-propagation, Proc. IEEE Int. Conf on Neural Networks (San Diego, 1988), IEEE, New York, 1988, Vol.1, pp.335−341.
  125. J.Sietsma, RJ.F.Dow. Neural Net Pruning Why and How, Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks (SanDiego, 1988), IEEE, New York, 1988, Vol.1, pp.325−333.
  126. SJBecker, Y. le Cun. Improving the Convergence of Backpropagation Learning with Second Order Methods, Proc. 1988 Comectionist Model Summer School (Pittsburg, 1988), eds. D. Touretzky, G. Hinton, T. Seinowski, Morgan Kaufinann, 1988, pp.29−37.
  127. S.KirkpatricL Optimization by Simulated Annealing: Quantitative Studies, Journal of Statistical Physics, 1984, Vol.34, pp.975−986.
  128. J.RHolland. Adaptation in Natural and Artificial Systems, MIT Press, Second Edition, 1992.
  129. D.Whitley, T.Hanson. Optimizing neural. Networks Using Faster, More Accurate genetic Search, Proc. 3rd Int. Conf. On Genetic Algorithms (Arlington, 1989), ed. J.D.Schaffer, Morgan Kaufinann, 1989, pp.391−296.
  130. G.Mirchandani, W.Cao. On Hidden Nodes for Neural Nets, IEEE Trans. Circuits and Systems, 1989, Vol.36, No.5, pp.651−664.
  131. G.E.Hinton. Learning Distributed Representations of Concepts, Proc. 8**' Annual Conference of the Cognitive Science Society (Amherst, 1986), Erlbaum, HiUsdale, 1986, pp. 1−12.
  132. S.E.Fahlman, C.Lebiere. The Cascade-Correlation Learning Architecture, in Advances in Neural Information Processing Systems 2 (Denver, 1989), ed. D.S.Touretzky, Morgan Kaufinann, 1990, pp.524−532.
  133. D.Liu, T.-S.Chang, Y.Zhang. A Constructive Algorithm for Feedforward Neural" Networks with incremental Training, IEEE Trans. Circuits and Systems, 2002, Vol.49, No. 12, pp. 1876−1879.
  134. C.Campbell, C.P.Vicente. The Target Switch Algorithm: A Constructive Learning Procedure for FeedForward Neural Networks, Neural Computation, 1995, Vol.7, No.6, pp. 1245−1264.
  135. R.Sarukkai. Supervised Networks that Self-Organize Class Outputs, Neural Computation, 1997, Vol.9, No.3, pp.637−648.
  136. R.O.Duda, P.E.I Iart Pattern Classification and Scene Analysis, John Wiley & Sons, 1973.
  137. R. A. Jacobs, M.I.Jordan, A.G.Barto. Task Decomposition Through Competition in a Modular Connectionist Architecture: The Wliat and Where Vision Tasks, Cognitive Science, 1991, Vol.15, pp.219−250.
  138. S.-U.Guan, S.Li. Parallel Growing and Training of Neural Networks Using Output Parallelism, IEEE Trans. Neural Networks, 2002, Vol.13, No.3, pp.542−550.
  139. L.Hansen, P.Salomon. Neural Network Ensembles, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, Vol. 12, pp.993−1001.
  140. T.G.Dietterich. Ensemble Methods in Machine Learning, Proc. f Int. Workshop on Multiple Classifier Systems MCS2000, June 21−23 2000, Cagliari, Italy. Eds. J. Kittler and F.Roli. LNCS, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000, Vol.1857, pp.1−15.
  141. K.Tumer, J.Ghosh. Error correlation and Error Reduction in Ensemble Classifiers, Connection Science, 1996, Vol.8, No.3−4, pp.385−404.
  142. T.K.Ho. The Random Subspace Method for Constructing Decision Forests, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998, Vol.20, No. 8, pp. 832−844.
  143. B.Parmanto, P.W.Munro, H.RDoyle. Improving Committee Diagnosis with Resampling Technique, in Advances in Neural Information Processing Systems, eds. D.S.Touretzky, M.C.Mozer, M.E.Hesselmo, MIT
  144. Press, 1996, Vol.8, pp.882−888.
  145. M.D.Richard, RP.Lippmarai. Neural Network Classifiers Estimate Bayesian a posteriori probabilities, Neural Computation, 1991, Vol.3, pp.461−483.
  146. S.Hashem, B.Schmeiser. Improving Model Accuracy Using Optimal Linear Combinations of Trained Neural Networks, IEEE Trans. Neural Networks, 1995, Vol.6, No.3, pp.792−794.
  147. L.Lam, C.Y.Suen. Optimal Combinations of Pattern Classifiers, Pattern Recognition Letters, 1995, Vol.16, pp.945−954.
  148. S.B.Cho, J.H.Kim. Multiple Network Fusion Using Fuzzy Logic, IEEE Trans. Neural Networks, 1995, Vol.6, No.2,pp.497−501.
  149. RAnand, BLMebrotra, CJCMohan, S.Ranka. Efficient Classifications for Multiclass Problems Using Modular Neural Networks, IEEE Trans. Neural Networks, 1995, Vol.6, No. l, pp. l 17−124.
  150. T.Kohonen. Self-Organization and Associative Memory. Springer Verlag, Heidelberg, 2nd Edition, 1988.
  151. D.S.Lee, S.N.Srihari. Handprinted Digit Recognition: A Comparison of Algorithms, Proc. 3rd Int. Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Buffalo, USA, May 1993, pp.153−162.
  152. S.Yang, K.-C.Chang. Multimodal Pattern Recognition by Modular Neural Networks, Optical Engineering 1998, Vol.37, No.2, pp.650−658.
  153. P.E.Utgoff. Perception Trees: A Case Study in Hybrid Concept Representations, Connection Science, 1989, Vol.1, No.4,pp.377−391.
  154. I.K.Sethi. Entropy Nets: From Decision Trees to Neural Networks, Proc. IEEE, 1990- Vol.78, No. 10, pp. 1605−1613.
  155. D.Baratta, M. Valle, D.D.Caviglia. Hierarchical Neural Networks for Quality Control5 in Steel-Industry Plants, Journal of Microelectronics Systems Integration, 1997, Vol.5, No. l, pp.31 -42.
  156. T.Li, Y. Tang, L.Fang. A Structure-parameter-adaptive (SPA) Neural Tree for the Recognition of Large Character Set, Pattern Recognition, 1995, Vol.28, No.3, pp.315−329.
  157. S.Behnke, N.B.Karayiannis. Competitive Neural Trees-for Pattern Classification, IEEE Trans. Neural Networks, 1998, Vol.9,No.6, pp.1352−1369.
  158. H-H.Song, S.-W.Lee. A Self-Organizing Neural Tree for Large-Set Patter Classification, IEEE Trans. Neural Networks, 1998, Vol.9, No.3, pp.369−380.
  159. G.L.Foresti, C.Micheloni. Generalized Neural Trees for Pattern Classification, IEEE Trans. Neural Networks, 2002, Vol.13, No.6, pp.1540−1547.
  160. В.С.Казапцев. Задачи классификации и их программное обеспечение. М., «Наука», 1990.
  161. J. Etcheveny, A. Pignotti, G. Sanchez, and P. Stickar, «MFL Benchmark Problem 2: Laboratory Measurements», in Review of Progress in ONDE, Eds. D. O. Thompson and D. E. Chimenti, 2002.
  162. K.Fujiwara and T. Nakata, «Results for benchmark problem 7 (Axisymmetrical conductor with a hole)', COMPEL, Vol.9, No.3, pp.137−154, James & James Science Publishers, September 1990.
  163. H.T.Yu, K.R.ShaoJ.D.Lavers, A finite element method for’computing 3D eddy current problems', IEEE Transaction on Magnetics, 1996.
  164. D.Rodger, J.F.Eastham, Multiply connected regions in the A-VF 3D eddy current formulation', IEE Proc. A, vol. 134, No. 1, pp.58−66,1985.
  165. И.Г. Электроемкостью преобразователи для неразрушающего контроля. Рига: Зинагне, 1982.-304 с.
  166. А.Н.Тарасов, В. В. Томашевская, П. Р. Шевченко. Методы контроля неоднородности заготовок из термостойких конструкционных керамик. Вестник машиностроения. 2001. № 5. с. 52−54.
  167. И.А., Люцарева JI.A., Пивник Е. Д., Яковлева Н. А. Методы выявления дефектов керамики на основе полиалюминатов натрия. Стекло и керамика -1987. № 5. — с. 22−23.
  168. Lunin V., Zhdanov A. Two-step Algorithm in Calculation of Defect Influenced Eddy Current Field, 48th International Scientific Colloquium: Proceedings Птепаи, Germany, 2003, pp.345−346.
  169. А.А.Абакумов, А. А. Абакумов (мл.), „Магнитная диагностика газонефтепроводов“, Москва, Энергоатомиздат, 2001 г., 440 с.
  170. .В., Халлыев Н. Х. „Новые подходы к планированию ремонта и диагностики магистральных трубопроводов“, М.:"Газпром», 1999.
  171. А.Г., Зайнуллин Р. С., Гумеров Р. С. Прогнозирование долговечности нефтепроводов на основе диагностической информации// Нефтяное хозяйство, 1991 .-N10. с.36−37.
  172. А.Ф., Козин Ю. Н. Неразрушающий контроль и безопасность эксплуатации сосудов и трубопроводов давления. -М.: Энергоатомиздат, 1997.
  173. А.И. Разработка методов оценки дефектов трубопроводов по результатам внутритрубной-инспекции (по опыту диагностики ООО «Оренбургтазпром»). Дисс. на соиск. уч. степени канд. техн. наук. -М.: 2000.
  174. КВ. Оценка прочности и остаточного ресурса магистрального нефтепровода с дефектами, обнаруживаемыми внутритрубными инспекционным и снарядами// Трубопроводный транспорт нефти. 1995. -N2. -с.8−12.
  175. , J. В., et al, «Pipeline Inspection Using Intelligent Pigs,» Workshop Proceedings, 1999.
  176. В.П. Разработка методов анализа и синтеза трехмерных фокусирующих систем с редкоземельными постоянными магнитами. Дисс. на соиск. уч. степени канд. техн. наук. -М., 1977.
  177. А.В., Компьютерное моделирование нестационарных режимов в электронных механизмах. Дисс. на соиск. уч. степени доктора техн. наук. -Новочеркасск, 1999.
  178. С.В. Электромагнитные поля и системы размагничивающих устройств. Дисс. на соиск. уч. степени канд. техн. наук. Ворошиловград. 1987.
  179. А.Г. Проектирование оптимальных электромагнитных механизмов. -М.: Энергия, 1974.
  180. К.В.Мякушев, В. ПЛунин, Проектирование магнитной системы для внутритрубного дефектоскопа // 9-я междун. Науч-техн. конф. студентов и аспирантов: тез.докл.—М.: МЭИ, 2003.
  181. Tetsuji Matsuo, Masaaki Shimasaki Time-Periodic Finite-Element Method for Hysteretic Eddy-Current Analysis // Transactions on Magnetics, Vol.38, No.2, March 2002, pp 549−552.
  182. Alessandro Salvini, Francesco Riganti Filginei Genetic Algorithms and Neural Networks Generalizing the Jiles-Atherton Model of Static Hysteresis for Dynamic Loops. // Trans, on Magnetics, Vol.38, No.2, March 2002, pp 549−552.
  183. M.Kuczmann, AJvanyi A New Neural-Network-Based Scalar Hysteresis Model // Transactions on Magnetics, Vol.38, No.2, March 2002, pp 857−860.
  184. Umesh D. Patel, Edward Delia Torre Fast Compulation of the CMH Model I I Transactions on Magnetics, Vol.38, No.2, March 2002, pp 869−872.
  185. Peter R. Wilson, J. Neil Ross, Andrew D. Brown Magnetic Material Model Characterization and Optimization Software //Transactions on Magnctics, Vol.38, No.2, March 2002, pp 1049−1052.
  186. Нейронные ceni. STATISTICA Neural Networks: Пер. с англ. StatSoft Russia ¦— M.: Горячая линия-Телеком, 2001 — 224с. ,
  187. ВЛЛунин Феноменологические и алгоритмические методы решения обратных задач электромагнитного контроля // Дефектоскопия. 2006. № 6. с.3−16.
  188. В.ПЛунин Двухшаговый алгоритм конечно-элементного решения задач электромагнитного контроля. Электроемкостный контроль// Дефектоскопия. 2006. № 12. с.3−14.
  189. В.П.Лунин Двухшаговый алгоритм конечно-элементного решения задач электромагнитного контроля. Вихретоковый контроль// Дефектоскопия. 2006. № 12. с. 15−26.
  190. ВЛЛунин Современные методы решения обратных задач электромагнитного контроля -Весгаик МЭИ. 2003, № 1, с.60−66.
  191. В.ПЛунин Эффективный алгоритм расчета сигнала преобразователя при вихретоковом контроле труб парогенераторов АЭС // Вестник МЭИ, 2003, № 2 с.46−50.
  192. В.ПЛунин, АГЖаанов, Д. Ю Лазуткин Нейросетевой классификатор дефектов для многочастотного вихретокового контроля теплообменных труб. Дефектоскопия, 2007, № 3- с.37−45.
  193. А.Г.Жданов, В. П. Лунин Повышение достоверности обнаружениями оценки геометрических параметров дефектов труб парогенераторов АЭС // Вестник МЭИ. 2008. № 5. с.82−88.
  194. Е.Г.Щукис, ВЛЛунин Применение алгоритмов нечеткой логики для анализа вихретоковых сигналов, полученных при контроле теплообменных труб. // Вестник МЭИ. 2008. № 5. с.89−93.
  195. ВА.Барат, Д. А. Слесарев, В. ПЛунин Использование нейронных сетей для анализа изображений, соответствующих частотно-временным распределениям нестационарных сигналов // Весгаик МЭИ. 1996. № 6. с.108−111.
  196. ЕЛСапожникова, ВЛЛунин, L. Ludwig, W. Rosenstiel Применение нейросетевых алгоритмов на основе адаптивной резонансной теории к контролю качества печатных плат // Нейрокомпьютеры, разработка, применение. № 3.2000. с.54−60.
  197. В.ПЛунин, В. В. Чегодаев Патент РФ на полезную модель «Устройство вихретокового контроля» № 62 246 от 24.11.06.
  198. ВЛЛунин, В. В. Чегодаев Патент РФ на полезную модель «Многоэлементный вихретоковый преобразователь» № 51 748 от 27.02.06.
  199. ВЛЛунин, А. ГЗКданов Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Программа конечно-элементного моделирования MagNum3D» № 2 007 611 345 от 28.03.07.
  200. ВЛЛунин «Моделирование поля в задачах вихретокового контроля», М.: Из-во МЭИ, 2004, 56с.
  201. ВЛЛунин «Расчет поля влияния дефектов в задачах вихретокового контроля», 3-я межа- конф. «Компьютерные методы и обратные задачи в неразрушающем контроле», 2002, с.228−229.
  202. В.ПЛунин, ДА. Гомонов, С. В. Кирсанов «Интерактивные пакеты программ для анализа и проектирования электромагнитных средств диагностирования». Доклады НТК «Техническое диагностирование 93», Санкт-Петербург, с.39−41.
  203. В.П. Лунин, Семенов A.B. «Применение нейронных сетей для классификации и параметризации дефектов нефтепроводов», Международная конференция «Информационные средства и технологии». М., 2004, с.51−54.
  204. В.ПЛунин, АГЖданов, Е. Г. Кулагина «Эффективные алгоритмы обработки вихрегоковых сигналов при контроле теплообменных труб парогенераторов ВВЭР» / 7-ой Международный семинар по горизонтальным парогенераторам, ОКБ «ГИДРОПРЕСС», Подольск, 2006, с.60−68.
  205. В.П., Жданов А. Г., Лазуткин Д. Ю., «Нейросетевой классификатор дефектов для многочастотного вихретокового контроля теплообменных труб», Екатеринбург: Наука УрО РАН, номер 3, стр. 37−45, март 2007 г.
  206. А.Г.Жданов, В. ПЛунин, «Применение нейросетевых технологий для решения задач- классификации и параметризации дефектов трубок парогенераторов АЭС», Международная конференция «Информационные средства и технологии». Mi, 2004, с.59−62
  207. И.В.Семенова, В. П. Лунин, «Применение нейронных сетей' для: решения прямой- задачи магнитного контроля», Международная конференция «Информационные средства и технологии». М., 2004, с.55−58.
  208. Е.Г.Щукис, В. ПЛунин, «Применение непрерывного вейвлет-преобразования для.'вьщеления «сигналов от дефектов», Международная научно-техническая конференция «Информационные средства и технологии». М., 2008, т.1, стр.130−136.
  209. М.А.Зеленский, В. ПЛунин, H. Brauer, «Исследование инновационного метода- вихретокового контроля», Международная научно-техническая конференция «Информационные средства и технологии». М., 2008, т. З, стр.20−23.
  210. Б.В.Серебряников, Лунин В. П., Параметризация электропроводящих отложений на трубках парогенераторов АЭС, Материалы научно-технической конференции специалистов ОАО ОКБ «ГИДРОПРЕСС», Подольск, 2010.
  211. Е.Г., Лунин В. П. Применение дискретного вейвлет-преобразования для выделения сигналов от конструктивных элементов, Международная конференция «Информационные средства и технологии». М., 2010, стр. 152−160.
  212. В.ПЛунин, СБ. Кирсшюв, А. А. Иванов, «Методические указания по проведению практических занятий на ПЭВМ с пакетом программ конечно-элементного анализа электромагнитных полей MagNum», Из-во МЭИ, 1996,48с.
  213. В.ПЛунин, С. В. Кирсанов, А. А. Иванов, «Лабораторные работы на ПЭВМ по курсу «Численные модели и компьютерное проектирование в интроскопии», М. Из-во МЭИ, 1996,28с.
  214. V.P. Lunin, Development of electromagnetic flaw detection methods based on solution of inverse problems during testing of nuclear power plant equipment, 10th European Conference on Non-Destructive Testing, Moscow, 2010, pp.94−95.
  215. V.P. Lunin, DA Gomonov «Neural network techniques for defect classification in steam generator tube testing», 6th European Conference onNDT, France, 1994, pp.1349−1353.
  216. V.P. Lunin, S.V. Kirsanov «Numerical modelling of eddy current testing procedure in nuclear industry», 6th European Conference on NDT, Nice, France, 1994, pp.1173−1175.
  217. V.P. Lunin, A.V. Gaivoronsky, D.A. Gomonov «Inversion of surface magnetic flux leakage data for flaw reconstruction», 40th International Scientific Colloquium, Ilmenau, 1995, Band 2, pp.266−272.
  218. V.P. Lunin, S.V. Kirsanov «Finite element predictions in electromagnetic testing technique», 40th International Scientific Colloquium, Ilmenau, 1995, Band 2, pp.260−265.
  219. V.P. Lunin, D.A. Gomonov «Investigation of signal classification problem using a neural network», 40th International Scientific Colloquium, Ilmenau, 1995, Band 1, pp.801−805.
  220. V.P. Lunin, D.A. Gomonov, S.V. Kirsanov «Model-based approach to predict and interpret results in electromagnetic inspection», Fall Conference of the Japanese Society for Non-Destructive Inspection, Japan, 1995, pp.479−486.
  221. V.P. Lunin, S.B. Belitsky «Finite element predictions of signals in magnetic testing of wire ropes», Fall Conference of the Japanese Society for Non-Destructive Inspection, Japan, 1995, pp.487−492.
  222. V.P. Lunin, D.A. Gomonov, S.V. Kirsanov «Numerical laboratory for solving electromagnetic inspection problems», International Conference «Computer methods and inverse problems in Nondestructive testing and diagnostics», Belarus, 1995, pp. 103−106.
  223. V.P. Lunin, D.A. Gomonov «Boundary element model for steady state potential problems», International Conference «Computer methods and inverse problems in Nondestructive testing and diagnostics», Minsk, Belarus, 1995, pp.244−247.
  224. V.P. Lunin and S.V. Kirsanov «Introducing Model-Based Approach for Educational Purposes in Electromagnetic Inspection Curriculum», 14th World Conference on Nondestructive Testing, New Delhi, India, 1996, pp.1925−1928.
  225. V.P. Lunin and V.A. Barat «Crack Depth and Angle Obligue Evaluation by a Neural Network with Simulated Training Data», 14th World Conference on Nondestructive Testing, New Delhi, India, 1996, pp. 1871−1874.
  226. V.P.Lunin, H.-M.Thomas «Finite Element Approach to Assess Inspectability of Weld between Two Coaxial Tubes by RFEC Technique», 7th European Conference on Non-Destructive Testing, Copenhagen Danmark, 26−29 May 1998, pp.1588−1595.
  227. V.P.Lunin, V.A.Barat «Evaluation of Crack Parameters Using Neural Network Trained by Modeling Data», 2nd International Conference on Computer Methods and Inverse Problems in Nondestructive Testing and Diagnostics, Belarus, 1998, pp.369−375.
  228. V.PLunin, D.V.Podobedov «Modeling of Electromagnetic Problems Using the Finite Element Computer Code MagNum3D», 43rd International Colloquium, Technical University of Hmenau Germany, 2124 September 1998, pp.240−245.
  229. V.P.Lunin, VABarat «Crack Angle and Depth Estimation Using Wavelet Preprocessed Neural Network», Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, edited by D.O.Thompson and D.E.Chimenti, Plenum Press, New York, 1999, pp.821−828.
  230. V.Lunin, V. Barat, D. Podobedov: Neural Network-based Crack Parameterization using' Wavelet Preprocessing MFL Signal «, Review of Progress in QNDE, vol.20, eds. D.O.Thompson and D.E.Chimenti (American Institute of Physics, NY, 2001), pp.641−648.
  231. V.Lunin, V. Barat: «Wavelet Transform of Signal for Enhancement of SNR in Wire Rope Inspection», Review of Progress in QNDE, vol.21, eds. D.O.Thompson and D.E.Chimenti (American Institute of Physics, NY, 2002), pp.707−714.
  232. V.Lunin, DAlexeevsky: «Numerical Prediction of Signal for Magnetic Flux Leakage Benchmark Task», Review of Progress in QNDE, vol.22, eds. D.O.Thompson and D.E.Chimenti (American Institute of Physics, NY, 2003), pp.1830−1837.
  233. V.Lunin, A. Zhdanov «Two-step Algorithm in Calculation of Defect Influenced Eddy Current Field», 48th International Scientific Colloquium: Proceedings Ilmenau, Germany, 2003, pp.345−346.
  234. V.Lunin, V. Barat, «Scheme for Characterization of Metal-loss Defects Using MFL Signal from Pipeline Inspection», Review of Progress in QNDE, Proceedings, eds. D.O.Thompson and D.E.Chimenti (American Institute of Physics, NY, 2004), p.107−112.
  235. V.Lunin, A. Zhdanov «Inversion of Eddy Current Field Data for In-service Inspection of WWER Steam Generator Tubes», 51st International Scientific Colloquium: Proceedings Ilmenau, Germany, 2006, pp.135−136.
  236. A.Zhdanov, V. Lunin, H. Ulilmann, H. Brauer «Modelling of Ferrite-cored Multi-pancake Probe in Eddy Current Inspection of Tubes», 51st International Scientific Colloquium: Proceedings Ilmenau, Germany, 2006, pp. 173−174.
  237. V.Lunin, A. Zhdanov «Automated Data Analysis in Eddy Current Inspection of Steam Generator Tubes», Proceedings of 9th European Conference onNDT, Berlin, 2006.
  238. V.Lunin, A. Semenov «Compensation of Test Parameter Variations in Magnetic Flux Leakage Signals from Oil/Gas Pipeline Inspection», Proceedings of 9th European Conference onNDT, Berlin, 2006.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?