В данной работе рассматривается применение анализа данных к задачам акустической эмиссии. Было проведено сравнение различных алгоритмов анализа данных применительно к задачам контроля сварки и испытания конструкций с помощью акустической эмиссии (анализ различных алгоритмов, преимущественно алгоритмов кластеризации, а также подходов к их оптимизации). На основе проведенного анализа алгоритмов и предыдущих подходов к решению задач, были созданы и протестированы методы, решающие данные задачи. Полученные подходы позволяют идентифицировать скопления однородных сигналов акустической эмиссии автоматически в реальном времени, что повышает точность и позволяет стандартизировать результат обработки сигналов, упростить поиск дефектов в сварных швах при различных сварочных работах, а также улучшить выявление дефектов при испытаниях конструкций.

This paper discusses the application of data analysis to problems of acoustic emission. A comparison of various data analysis algorithms was carried out in relation to the tasks of welding control and structural testing using acoustic emission (analysis of various algorithms, mainly clustering algorithms, as well as approaches to their optimization). Based on the analysis of algorithms and previous approaches to solving problems, methods for solving these problems were created and tested. The obtained approaches allow us to identify clusters of homogeneous acoustic emission signals automatically in real time, which increases accuracy and allows us to standardize the result of signal processing, simplify the search for defects in welds during various welding operations, and improve the detection of defects during structural testing.

• Анализ данных акустической эмиссии для выявления дефектов при испытаниях конструкций и сварочных работах
  • Введение
  • 1. Анализ предметной области
  • 2. Выбор инструментов для разработки алгоритмов
  • 3. Ислледование и разработка алгоритмов анализа данных акустической эмиссии
  • 4. Анализ разработанных алгоритмов
  • Заключение
  • Список сокращений и условных обозначений
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Блок-схемы
  • Приложение 2. Код алгоритма анализа сварки на языке C#
  • Приложение 3. Код алгоритма для анализа испытаний конструкций на языке C#
  • Приложение 4. Примеры работы алгоритмов кластеризации
  • Приложение 5. Код тестирующих методов