Обзор бесконтактных методов неразрушающего контроля и мониторинга состояния лопаток турбоагрегатов

Authors: Shac, I. V., Nasibullin, D. A.

Subject Terms: STRUCTURAL HEALTH MONITORING (SHM), THERMOGRAPHY, ТУРБИННЫЕ КОНСТРУКЦИИ, BLADE TIP TIMING (BTT), ТЕРМОГРАФИЯ, ULTRASONIC TESTING, НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ КОНСТРУКЦИЙ, УЛЬТРАЗВУК, TURBINE COMPONENTS, NON-DESTRUCTIVE TESTING (NDT)

File Description: application/pdf

Access URL: https://elar.urfu.ru/handle/10995/143587

Определение скрытых дефектов в перекрестноклееных плитах из древесины сосны (Pinus sylvestris L.)

Authors: Aleksandr S. Korolev, Evgenii S. Sharapov, Oleg S. Egoshin

Source: Лесной журнал, Iss 2, Pp 143-153 (2025)

Subject Terms: акустический неразрушающий контроль, дефектоскопия, качество семян, обследование, перекрестноклееная древесина, резистограф, сопротивление сверлению, Forestry, SD1-669.5

File Description: electronic resource

Relation: https://journals.narfu.ru/index.php/fj/article/view/1817; https://doaj.org/toc/0536-1036

Access URL: https://doaj.org/article/c45bb4eba2784f419a469c44da148c53

Выбор объекта неразрушающего контроля как важный этап получения достоверной информации о качестве металлопродукции

Authors: Markevich, Artem V., Polyakova, Marina А.

Subject Terms: UNIT OF PRODUCT, ГОРЯЧЕКАТАНЫЙ СТАЛЬНОЙ ПРОКАТ, НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ, HOT0ROLLED STEEL SHEET, ПОТРЕБИТЕЛЬ, ДЕФЕКТ, ПРОИЗВОДИТЕЛЬ, DEFECT, MANUFACTURER, CONTROL OBJECT, ОБЪЕКТ КОНТРОЛЯ, NON-DESTRUCTIVE TESTING, ЕДИНИЦА ПРОДУКЦИИ, CUSTOMER

File Description: application/pdf

Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/141157

Использование нейронных сетей в неразрушающем контроле деталей подвижного состава

Subject Terms: Defect detection, Обнаружение дефектов, Искусственные нейронные сети, Artificial neural networks, Классификация дефектов, Non-destructive testing, Неразрушающий контроль, Дефекты, Defect classification

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.gstu.by/handle/220612/41299

Methods of determining internal damage in power transformers

Authors: I. V. Melnikov, V. V. Nechitailov, V. G. Beketov, I. Yu. Popova, N. A. Snitko

Source: Глобальная ядерная безопасность, Vol 0, Iss 1, Pp 43-51 (2024)

Subject Terms: вихретоковый преобразователь, неразрушающий контроль, объект контроля, TK9001-9401, блочный повышающий трансформатор, ферромагнетик, Nuclear engineering. Atomic power, коэффициент полезного действия, вихретоковый контроль

Access URL: https://doaj.org/article/054a447bd9724b38adcd8a932f93e970

Relevance of monitoring residual stresses and the need to reduce them

Authors: V. V. Potapov, D. A. Kuzmin, A. F. Getman, A. Yu. Kuzmichevskiy, A. V. Kamyshev, L. A. Pasmanik, V. D. Rovinskiy

Source: Глобальная ядерная безопасность, Vol 0, Iss 1, Pp 68-75 (2024)

Subject Terms: метод акустоупругости, неразрушающий контроль, остаточные напряжения, TK9001-9401, 0103 physical sciences, Nuclear engineering. Atomic power, атомная электрическая станция, 01 natural sciences, ресурс трубопроводов, расчеты на прочность

Access URL: https://doaj.org/article/4b5697f5b5d7447aabdcc5ea35d664bf

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МНОГОЭЛЕМЕНТНОЙ ФОКУСИРОВАННОЙ АНТЕННОЙ РЕШЁТКИ С ЭЛЕМЕНТАМИ БОЛЬШОГО ВОЛНОВОГО РАЗМЕРА ДЛЯ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ В ФОКАЛЬНОЙ ОБЛАСТИ

Source: Сборник Трудов XXXV сессии Российского акустического общества.

Subject Terms: неразрушающий контроль, ультразвуковая визуализация, рандомизированная решетка

Особенности распространения и корреляционный анализ акустических сигналов в композиционных материалах

Source: Сборник Трудов XXXV сессии Российского акустического общества.

Subject Terms: неразрушающий контроль, акустическая эмиссия, обращение сигналов во времени, композиционные материалы

Model of the acoustic path of a separate-combined optical-acoustic transducer

Authors: A. V. Fedorov, V. A. Bychenok, I. V. Berkutov, I. E. Alifanova

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 2, Pp 339-347 (2024)

Subject Terms: остаточные напряжения, акустический метод, неразрушающий контроль, продольная подповерхностная волна, компьютерное моделирование, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/168; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/26600b07df394c4f93213f094bd4911e

Automatic recognition of internal structures in translucent objects based on hologram-moire interferometry

Authors: K. A. Lyakhov, V. A. Grigoriev, E. G. Tsiplakova

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 5, Pp 854-858 (2024)

Subject Terms: неразрушающий контроль, лазерная томография, пзс-матрица, интерферометрия, голографический коррелятор, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/50; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/f2ebfe774fc84654b5c1996966849644

Dual-wavelength digital holographic interferometry for technical applications

Authors: I. V. Alekseenko, A. M. Kozhevnikova

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 6, Pp 1106-1113 (2024)

Subject Terms: цифровая голографическая интерферометрия, двухдлинноволновая интерферометрия, определение формы поверхности, вертикально-излучающие диоды, цифровая обработка изображений, оптический неразрушающий контроль, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/13; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/92c892e8e7dd4acc9430eddbfead422a

Presentation of electrical control results by electrophysical chromatography method

Authors: V. I. Surin, A. S. Shcherban, A. A. Shcherbakov, M. B. Ivanyi, M. E. Zhidkov, S. A. Tomilin, A. V. Kozlov

Source: Глобальная ядерная безопасность, Vol 0, Iss 2, Pp 39-49 (2023)

Subject Terms: техническая диагностика и неразрушающий контроль реакторного оборудования, электрический неразрушающий контроль, электрофизическая хроматография, TK9001-9401, 0103 physical sciences, Nuclear engineering. Atomic power, метод сканирующей контактной потенциометрии, 01 natural sciences

Access URL: https://doaj.org/article/c668d0fe1b284d41aec7a85c48647091

Justification of Scanning Contact Potentiometry Applicability to Test NPP Equipment during Its Manufacture

Authors: Vitaly I Surin, Alexander S Shcherban, Alexander A Shcherbakov, Maxim E Zhidkov, Sergey A Tomilin, Mikhail B Ivanyi

Source: Глобальная ядерная безопасность, Vol 0, Iss 1, Pp 36-53 (2023)

Subject Terms: техническая диагностика и неразрушающий контроль реакторного оборудования, электрический неразрушающий контроль, TK9001-9401, Nuclear engineering. Atomic power, метод сканирующей контактной потенциометрии, 7. Clean energy

Access URL: https://doaj.org/article/31a1dcfcde6b46a9959b9ddf5a074dbf

ANALYZING APPROACHES, METHODS, AND TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE EFFICIENCY OF INDUSTRIAL ENTERPRISES PRODUCING AND USING BIMETAL SHEET MATERIALS ; АНАЛИЗ ПОДХОДОВ, МЕТОДОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ, ВЫПУСКАЮЩИХ И ИСПОЛЬЗУЮЩИХ БИМЕТАЛЛИЧЕСКИЕ ЛИСТОВЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Authors: Костылева, Лилия Юрьевна, Логиновский, Олег Витальевич

Source: Computer Technologies, Automatic Control, Radioelectronics; Том 25, № 1 (2025); 99-107 ; Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника; Том 25, № 1 (2025); 99-107 ; 2409-6571 ; 1991-976X

Subject Terms: industrial enterprise management, efficiency improvement, control mechanisms, smart management, technology development, bimetal, non-destructive testing, управление промышленными предприятиями, повышение эффективности, механизмы управления, умное управление, технологическое развитие, биметаллы, неразрушающий контроль

File Description: application/pdf

Relation: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/14902/11046; https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/14902

Availability: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/14902
https://doi.org/10.14529/ctcr250108

Development of an Algorithm for Analysing the Condition of the Road Surface Using Artificial Intelligence ; Разработка алгоритма анализа состояния дорожного полотна с применением искусственного интеллекта

Authors: A. O. Rada, N. Yu. Konkov, А. О. Рада, Н. Ю. Коньков

Contributors: The study was carried out with the financial support of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation under the agreement on the provision of grants from the federal budget in the form of subsidies dated September 30, 2022, No. 075-15-2022-1195., Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках соглашения о предоставлении из федерального бюджета грантов в форме субсидий от 30 сентября 2022 г № 075-15-2022-1195.

Source: World of Transport and Transportation; Том 22, № 2 (2024); 40-46 ; Мир транспорта; Том 22, № 2 (2024); 40-46 ; 1992-3252

Subject Terms: детекция дефектов дорожного покрытия, road diagnostics, non-destructive testing, artificial intelligence, machine learning, detection of road surface defects, диагностика автомобильных дорог, неразрушающий контроль, искусственный интеллект, машинное обучение

File Description: application/pdf

Relation: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2706/4471; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2706/4472; Учаева А. А. Дорожные условия и безопасность движения // Техника и технология транспорта. – 2020. – № 2 (17). – С. 9. EDN: SNQXFK.; Jiaying Chen, Xiaoming Huang, Binshuang Zheng, Runmin Zhao, Xiuyu Liu, Qingqing Cao, Shengze Zhu. Real-time identification system of asphalt pavement texture based on the close-range photogrammetry. Construction and Building Materials, Vol. 226, 2019, pp. 910–919. DOI:10.1016/j.conbuildmat.2019.07.321.; Баканов К. С., Ляхов П. В., Айсанов А. С., Исаев М. М., Никулин Е. Д., Коблов П. С., Сергунова А. С., Селедников Н. В., Наумов С. Б., Князев А. С. Дорожно-транспортная аварийность в Российской Федерации за 2022 год. Информационно-аналитический обзор. [Электронный ресурс]: https://media.mvd.ru/files/embed/4761994. Доступ 22.09.2023.; Yuchen Wang, Bin Yu, Xiaoyu Zhang, Jia Liang. Automatic extraction and evaluation of pavement three dimensional surface texture using laser scanning technology. Automation in Construction, 2022, Vol. 141, 104410. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104410.; Xu Yang, Jianqi Zhang, Wenbo Liu, Jiayu Jing, Hao Zheng, Wei Xu. Automation in road distress detection, diagnosis and treatment. Journal of Road Engineering, 2024, Vol. 4, Iss.1, pp. 1–26. DOI:10.1016/j.jreng.2024.01.005.; Рада А. О., Акулов А. О., Никитина О. И. Разработка веб-приложения для мониторинга автодорог в системе цифрового управления регионом ресурсного типа // Уголь. – 2023. – № S12. – С. 117–123. DOI:10.18796/0041-5790-2023-S12-117-123.; Третьяков С. А., Попов И. А. Анализ способов определения ровности покрытия автомобильных дорог // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2017. – Т. 1. – № 1. – С. 76–80. EDN: YMXPYV.; Дормидонтова Т. В., Домнин О. В. Выявление дефектов, определение толщины дорожной одежды георадиолокационным методом // Традиции и инновации в строительстве и архитектуре: сб. статей 77-й всероссийской научно-техн. конференции / Под редакцией М. В. Шувалова, А. А. Пищулева, В. Ю. Алпатова. – Самара: СГТУ, 2020. – С. 126–131. EDN: PWSSTT.; Ma, L., Li, Y., Li, J., Wang, C., Wang, R., Chapman, M.A. Mobile Laser Scanned Point-Clouds for Road Object Detection and Extraction: A Review. Remote Sensing, 2018, Vol. 10, Iss. 10, 1531. DOI:10.3390/rs10101531; Davidovich, M., Kuzmich, T., Vasich, D., Hiv, V., Brunn, A., Bulatovich, V. Methodology of Detection and Administration of Road Defects Based on Mobile Mapping Data. Computer modeling in engineering and science, 2021, Vol. 129, Iss. 1, pp. 207–226. DOI:10.32604/cmes.2021.016071.; Милых В. А., Соколова О. С., Степкина Е. Ю. Способ диагностики ровности поверхности дорожного покрытия. Патент на изобретение RU 2519002 C2, 10.06.2014. Патентное ведомство: Россия. Заявка № 2012138844/03 от 10.09.2012. [Электронный ресурс]: https://rusneb.ru/catalog/000224_000128_0002519002_20140610_C2_RU/. Доступ 21.02.2024.; Munawar, H. S., Hammad, A. W. A., Haddad, A., Soares, C. A. P., Waller, S. T. Image-Based Crack Detection Methods: A Review. Infrastructures, 2021, Vol. 6, Iss.8, p. 115. DOI:10.3390/infrastructures6080115.; Song, W., Jia, G., Zhu, H., Jia, D., Gao, L. Automated Pavement Crack Damage Detection Using Deep Multiscale Convolutional Features. Journal of Advanced Transportation, 2020, Vol. 2020, Iss. 1. DOI:10.1155/2020/6412562.; Pan, Y., Zhang, X., Cervone, G., Yang, L. Detection of Asphalt Pavement Potholes and Cracks Based on the Unmanned Aerial Vehicle Multispectral Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, Vol. 11, Iss. 10, pp. 3701–3712. DOI:10.1109/JSTARS.2018.2865528.; Iraldi, F., Al Maki, W. F. Damage Classification on Roads Using Machine Learning. 2021 International Conference on Data Science and Its Applications (ICoDSA), Bandung, Indonesia, 2021, pp. 151–156. DOI:10.1109/ICoDSA53588.2021.9617520.; Minh-Tu Cao, Quoc-Viet Tran, Ngoc-Mai Nguyen, Kuan-Tsung Chang. Survey on performance of deep learning models for detecting road damages using multiple dashcam image resources. Advanced Engineering Informatics, 2020, Vol. 46, 101182. DOI:10.1016/j.aei.2020.101182.; Silva Vaz, E., Gasparello, L. F., Gouveia, L. T, Senger, L. J. Detecting damage in roads using convolutional neural networks. Iberoamerican Journal of Applied Computing, 2023, Vol. 11, Iss. 1, pp. 1089–1098. DOI:10.1109/BigData.2018.8621899.; Мокрушин Н. Ю., Сперанский Д. В., Чудинов С. А. Автоматизированное обнаружение дефектов на дорожном полотне с применением сверточных нейронных сетей // Эффективный ответ на современные вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий: социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса: материалы XV Международной научно-техн. конференции. – Екатеринбург: УГЛТУ, 2024. – С. 489–494. [Электронный ресурс]: https://elar.usfeu.ru/bitstream/123456789/12844/1/konf_24_087.pdf. Доступ 21.02.2024.; Васильев П. В., Сеничев А. В. Применение нейросетевых технологий в задаче контроля поверхностных дефектов // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. – 2020. – № 1 (205). – С. 33–40. DOI: http://dx.doi.org/10.17213/1560-3644-2020-1-33-40.; Соболь Б. В., Соловьев А. Н., Васильев П. В., Подколзина Л. А. Модель глубокой сверточной нейронной сети в задаче сегментации трещин на изображениях асфальта // Вестник донского государственного технического университета. – 2019. – Т. 19. – № 1. – С. 63–73. DOI:10.23947/1992-5980-2019-19-1-63-73.; Канаева И. А., Иванова Ю. А., Спицын В. Г. Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45. – Вып. 6. – С. 907–916. DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-844.; Кравцов С. С., Чантиева М. Э. Автоматическое обнаружение дефектов дорожного полотна при помощи сверточных нейронных сетей // Colloquium-journal. – 2022. – № 3 (126). – С. 42–47. DOI:10.24412/2520-6990-2022-3126-42-47.; Мисюрина И. А., Якимов П. Ю. Обнаружение повреждений дорожного покрытия в видеопотоке автомобильного регистратора // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023): сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17–23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН – Фил. Федер. науч.-исслед. центра «Кристаллография и фотоника» РАН. – Самара, Изд-во Самар. ун-та, 2023, Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. – 2023. – 040382. [Электронный ресурс]: http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Obnaruzhenie-povrezhdenii-dorozhnogo-pokrytiya-v-videopotoke-avtomobilnogo-videoregistratora-10572. Доступ: 27.05.2024.; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2706

Availability: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2706
https://doi.org/10.30932/1992-3252-2024-22-2-5

Формирование ансамбля моделей распознавания объектов на рентгенографических изображениях на основе теории информации

Authors: Басов, О. О., Трухачев, А. А., Соболев, Ю. И., Селезнев, В. В.

Subject Terms: техника, теория информации, распознавание объектов, рентгеновские лучи, каскад моделей, ценность информации, неразрушающий контроль

Relation: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/64363

Availability: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/64363

Вихретоковый контроль структуры электропроводящих объектов

Subject Terms: неразрушающий контроль структуры, dielectric gap, автоматизация контроля, electromagnetic parameters, control automation, электромагнитные параметры, non-destructive structural testing, вихретоковый неразрушающий контроль, электронный ресурс, труды учёных ТПУ, диэлектрические зазоры, eddy current non-destructive testing

File Description: application/pdf

Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77522

Nondestructive Testing of an Aluminum Alloy Welded Joint Based on a Mathematical Model of the Thermal Welding Process and Computer Microtomography

Authors: Syryamkin, Vladimir I., Khilchuk, Maria D., Klestov, S. A.

Source: Russian journal of nondestructive testing. 2023. Vol. 59, № 4. P. 477-486

Subject Terms: дефектоскопия, неразрушающий контроль, сварные швы, 4. Education, рентгеновские 3D микротомографы, математическое моделирование

Access URL: https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001017570

Применение нейронных сетей для решения задач ультразвукового неразрушающего контроля

Subject Terms: дефектоскопия, неразрушающий контроль, ультразвуковой контроль, экспертные системы, нейронные сети, электронный ресурс, копмьютерное моделирование, труды учёных ТПУ

File Description: application/pdf

Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/78034

Вихретоковый контроль структуры электропроводящих объектов ; Eddy current inspection of the structure of electrically conductive objects

Authors: Мокровицкий, Максим Евгеньевич

Subject Terms: электронный ресурс, труды учёных ТПУ, вихретоковый неразрушающий контроль, диэлектрические зазоры, электромагнитные параметры, неразрушающий контроль структуры, автоматизация контроля, eddy current non-destructive testing, dielectric gap, electromagnetic parameters, non-destructive structural testing, control automation

File Description: application/pdf

Relation: Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности : сборник научных трудов XII Международной конференции студентов, аспирантов, молодых ученых "Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее", г. Томск, 07-10 ноября 2023 г.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77522

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77522