Conference
Применение нейронных сетей для обнаружения дефектов лопаточного аппарата осевого компрессора
| Τίτλος: | Применение нейронных сетей для обнаружения дефектов лопаточного аппарата осевого компрессора |
|---|---|
| Συγγραφείς: | Belyaev, O. V., Blinov, V. L. |
| Στοιχεία εκδότη: | Издательский Дом «Ажур», 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | NEURAL NETWORKS, ОБНАРУЖЕНИЕ, BLADE APPARATUS, МОДЕЛЬ, ГАЗОТУРБИННЫЙ ДВИГАТЕЛЬ, DETECTION, MODEL, ДЕФЕКТ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, DEFECT, AXIAL COMPRESSOR, ОСЕВОЙ КОМПРЕССОР, GAS TURBINE ENGINE, ЛОПАТОЧНЫЙ АППАРАТ |
| Περιγραφή: | In this paper, the process of creating a neural network model for detecting defects in the blade apparatus of an axial compressor of a gas turbine engine is considered. The relevance of the work is related to the possibility of automating the processes of flaw detection, digitalization of production, the use of machine learning methods, and the development of predictive analytics methods. The use of neural networks and a trained model will improve the efficiency of axial compressor operation due to early detection and classification of defects. The neural network of the defect detection model was written in Python using the TensorFlow library. To train the model, images of the blade feather made in 3D-CAD were used. В настоящей работе рассмотрен процесс создания модели нейронной сети для обнаружения дефектов лопаточного аппарата осевого компрессора газотурбинного двигателя. Актуальность работы связана с возможностью автоматизации процессов дефектоскопии, цифровизацией производства, применения методов машинного обучения, развития методов предиктивной аналитики. Применение нейронных сетей и обученной модели позволит повысить эффективность эксплуатации осевого компрессора за счет раннего обнаружения и классификации дефектов. Нейронная сеть модели обнаружения дефектов написана на языке Python c применением библиотеки TensorFlow. Для обучения модели использовались изображения пера лопатки, выполненные в 3D-CAD. Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Программы развития Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина в соответствии с программой стратегического академического лидерства "Приоритет-2030". The research funding from the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (Ural Federal University Program of Development within the Priority-2030 Program) is gratefully acknowledged. |
| Τύπος εγγράφου: | Conference object |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Russian |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/127371 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.od.......917..4b38d0d9c21b10afd482c2fbca98df38 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| Η περιγραφή δεν είναι διαθέσιμη |