Детальная информация
Название | Организация цифровой обработки результатов испытания на ударный изгиб падающим грузом в металлургических лабораториях: выпускная квалификационная работа магистра: направление 27.04.06 «Организация и управление наукоемкими производствами» ; образовательная программа 27.04.06_05 «Организация и управление цифровыми наукоемкими производствами» |
---|---|
Авторы | Карпов Иван Дмитриевич |
Научный руководитель | Шапошников Никита Олегович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт передовых производственных технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2024 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | доля вязкой составляющей в изломе; испытание падающим грузом; нейронные сети; обработка изображений; цифровая обработка; машинное обучение; обнаружение объектов в реальном времени; датасет; impact strength characterization in a medium; impact testing of falling weights; neural networks; image processing; digital processing; machine learning; real-time object detection; dataset |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 27.04.06 |
Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4340 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\32490 |
Дата создания записи | 28.08.2024 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Работа посвящается разработке прототипа мобильного приложения для определения визуальной характеристики разрушения – доли вязкой составляющей в изломе (ДВСИ) с помощью применения искусственного интеллекта (ансамбля нейронных сетей) и машинного зрения. Актуальность работы обусловлена требованиями к повышению производительности металлургических лабораторий, в частности автоматизации рутинных процессов обработки результатов механического испытания падающим грузом. Для достижения поставленных целей требуется решить следующие задачи: 1. Разметка исходных данных. 2. Обучение ансамбля нейронных сетей на размеченном датасете. 3. Разработка прототипа мобильного приложения Практическая значимость работы состоит в снижении трудозатрат операторов металлургических лабораторий, сокращению времени на обработку результатов испытания падающим грузом, снижению человеческого фактора при обработке результатов механического испытания. Объектом исследований являются хрупкие и вязкие трещины на поверхности излома металлического образца после проведения испытания падающим грузом.
The work is devoted to the development of a prototype mobile application for determining the visual characteristic of damage — impact strength characterization in a medium (ISCM) using artificial intelligence (analysis of neural networks) and machine vision. The relevance of the work is conditioned by the requirements for increasing the productivity of metallurgical laboratories, especially the automation of routine processes of processing the results of mechanical impact testing with a falling weight. To achieve the set goals, it is necessary to solve the following tasks: 1. Data markup. 2. Training of neural network analysis on the marked dataset. 3. Development of a prototype mobile application. The practical significance of the work consists of reducing the workload of operators in metallurgical laboratories, reducing the time for processing the results of impact testing with a falling weight, reducing the human factor in processing the results of mechanical testing. The subject of the research is brittle and ductile cracks on the fracture surface of a metal specimen after DWTT.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0