|
|
|
|
| LEADER |
03457nab a2200349 c 4500 |
| 001 |
koha001008632 |
| 005 |
20231030175442.0 |
| 007 |
cr | |
| 008 |
231024|2023 ru s c rus d |
| 024 |
7 |
|
|a 10.17223/19988605/64/6
|2 doi
|
| 035 |
|
|
|a koha001008632
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Нейросетевой анализ данных ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов с использованием программно-аппаратной системы ДВУ
|c И. Г. Боровской, Е. А. Шельмина, А. А. Матолыгин, Е. П. Ильин
|
| 246 |
1 |
1 |
|a Neural network analysis of ultrasonic flaw detection data of main gas pipelines using a hardware and software DVU system
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a электронный
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр.: 18 назв.
|
| 520 |
3 |
|
|a Рассматривается задача определения зон, подвергшихся коррозионному воздействию, полученных при неразрушающем контроле с использованием методов ультразвуковой дефектоскопии магистральных газопроводов и программно-аппаратной системы ДВУ (дефектоскоп внутритрубный ультразвуковой). Предлагается обработку большого объема данных, полученных в результате контроля с помощью системы ДВУ, осуществлять с использованием нейросетевой модели анализа данных. В качестве основной нейронной сети выбрано семейство сверточных нейросетей. Обрабатываемые данные были разбиты на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Данные внутри выборок перемешивались, что позволило процесс обучения сделать более качественным. Как показал анализ тестирования, предложенный подход позволяет с достаточной точностью определять зоны дефектов газопроводов.
|
| 653 |
|
|
|a нейросетевой анализ
|
| 653 |
|
|
|a сверточные нейронные сети
|
| 653 |
|
|
|a ультразвуковая дефектоскопия
|
| 653 |
|
|
|a газопроводы магистральные
|
| 655 |
|
4 |
|a статьи в журналах
|
| 700 |
1 |
|
|a Боровской, Игорь Георгиевич
|
| 700 |
1 |
|
|a Шельмина, Елена Александровна
|
| 700 |
1 |
|
|a Матолыгин, Андрей Анатольевич
|
| 700 |
1 |
|
|a Ильин, Евгений Петрович
|
| 773 |
0 |
|
|t Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
|d 2023
|g № 64. С. 50-60
|x 1998-8605
|w 0210-40860
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|
| 856 |
4 |
|
|u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001008632
|
| 908 |
|
|
|a статья
|
| 999 |
|
|
|c 1008632
|d 1008632
|
