Details
| Title | Прогнозирования технического состояния объектов атомной энергетики на основе методов статистической классификации с элементами ИИ: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 14.03.01 «Ядерная энергетика и теплофизика» ; образовательная программа 14.03.01_01 «Атомные электростанции и установки» |
|---|---|
| Creators | Сагитов Сулейман Мурадович |
| Scientific adviser | Панкин Александр Михайлович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт энергетики |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2024 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
| Subjects | ультразвуковая дефектоскопия; COMSOL Multiphysics; генерация дефектов; свёрточные нейронные сети; ultrasonic flaw detection; COMSOL Mutliphysics; convolutional neural networks |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 14.03.01 |
| Speciality group (FGOS) | 140000 - Ядерная энергетика и технологии |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-6809 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\31855 |
| Record create date | 8/22/2024 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Данная работа посвящена исследованию перспективы использования технологий искусственного интеллекта в области атомной энергетики. Предмет исследования – ультразвуковая дефектоскопия. В ходе работы был смоделирован процесс ультразвуковой дефектоскопии в программном пакете COMSOL Multiphysics. На базе моделирования с помощью API сгенерирована обучающая выборка для различных форм и положений дефекта. Полученные данные использовались для обучения нейронной сети.
This work is devoted to the study of the prospects for the use of artificial intelligence technologies in the field of nuclear energy. The subject of the study is ultrasonic flaw detection. During the work, the ultrasonic flaw detection process was modeled in the COMSOL Multiphysics software package. Based on modeling, a training sample was generated using the API for various shapes and positions of the defect. The data obtained was used to train a neural network.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 1
Last 30 days: 0
