Standard

ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН. / Блинов, Виталий Леонидович; Беляев, Олег Владиславович; Брезгин, Виталий Иванович et al.
In: Турбины и Дизели, No. 3 (108), 2023, p. 38-43.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Harvard

Блинов, ВЛ, Беляев, ОВ, Брезгин, ВИ & Комаров, ОВ 2023, 'ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН', Турбины и Дизели, no. 3 (108), pp. 38-43.

APA

Блинов, В. Л., Беляев, О. В., Брезгин, В. И., & Комаров, О. В. (2023). ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН. Турбины и Дизели, (3 (108)), 38-43.

Vancouver

Блинов ВЛ, Беляев ОВ, Брезгин ВИ, Комаров ОВ. ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН. Турбины и Дизели. 2023;(3 (108)):38-43.

Author

Блинов, Виталий Леонидович ; Беляев, Олег Владиславович ; Брезгин, Виталий Иванович et al. / ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН. In: Турбины и Дизели. 2023 ; No. 3 (108). pp. 38-43.

BibTeX

@article{d048e7ceed4f47998c17f4564f9bc1f8,
title = "ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН",
abstract = "Настоящее исследование направлено на разработку подходов к обнаружению и классификации дефектов лопаточного аппарата турбомашин и оценку проявления дефектов на характеристики установки. Актуальность работы связана с использованием цифровых технологий при дефектоскопии лопаточного аппарата. В ходе исследования подготовлена и обучена модель сверточной нейронной сети YOLOv8s на двух наборах данных: с искусственно визуализированными изображениями дефектов и фотографиями лопаток после эксплуатации. На основе анализа результатов обучения и тестирования моделиYOLOv8s на базе данных с искусственными изображениями дефектов лопаточного аппарата достигнута точность 97,8%. На подготовленном наборе реальных данных YOLOv8s имеет среднюю точность mAP0,5 = 0,84. Описан подход к оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на характеристики турбомашин по результатам численных экспериментов и применение методов машинного обучения для прогнозирования развития дефектов или оценки изменения характеристик турбомашин с дефектами. Исследование показывает перспективность применения цифрового подхода к обнаружению и оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на эксплуатационные характеристики турбомашин.",
author = "Блинов, {Виталий Леонидович} and Беляев, {Олег Владиславович} and Брезгин, {Виталий Иванович} and Комаров, {Олег Вячеславович}",
year = "2023",
language = "Русский",
pages = "38--43",
journal = "Турбины и Дизели",
issn = "2949-2971",
publisher = "ООО {"}Турбомашины{"} ",
number = "3 (108)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - ЦИФРОВОЙ ПОДХОД К ОБНАРУЖЕНИЮ ДЕФЕКТОВ ЛОПАТОЧНОГО АППАРАТА И ОЦЕНКЕ ИХ ВЛИЯНИЯ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ ТУРБОМАШИН

AU - Блинов, Виталий Леонидович

AU - Беляев, Олег Владиславович

AU - Брезгин, Виталий Иванович

AU - Комаров, Олег Вячеславович

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Настоящее исследование направлено на разработку подходов к обнаружению и классификации дефектов лопаточного аппарата турбомашин и оценку проявления дефектов на характеристики установки. Актуальность работы связана с использованием цифровых технологий при дефектоскопии лопаточного аппарата. В ходе исследования подготовлена и обучена модель сверточной нейронной сети YOLOv8s на двух наборах данных: с искусственно визуализированными изображениями дефектов и фотографиями лопаток после эксплуатации. На основе анализа результатов обучения и тестирования моделиYOLOv8s на базе данных с искусственными изображениями дефектов лопаточного аппарата достигнута точность 97,8%. На подготовленном наборе реальных данных YOLOv8s имеет среднюю точность mAP0,5 = 0,84. Описан подход к оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на характеристики турбомашин по результатам численных экспериментов и применение методов машинного обучения для прогнозирования развития дефектов или оценки изменения характеристик турбомашин с дефектами. Исследование показывает перспективность применения цифрового подхода к обнаружению и оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на эксплуатационные характеристики турбомашин.

AB - Настоящее исследование направлено на разработку подходов к обнаружению и классификации дефектов лопаточного аппарата турбомашин и оценку проявления дефектов на характеристики установки. Актуальность работы связана с использованием цифровых технологий при дефектоскопии лопаточного аппарата. В ходе исследования подготовлена и обучена модель сверточной нейронной сети YOLOv8s на двух наборах данных: с искусственно визуализированными изображениями дефектов и фотографиями лопаток после эксплуатации. На основе анализа результатов обучения и тестирования моделиYOLOv8s на базе данных с искусственными изображениями дефектов лопаточного аппарата достигнута точность 97,8%. На подготовленном наборе реальных данных YOLOv8s имеет среднюю точность mAP0,5 = 0,84. Описан подход к оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на характеристики турбомашин по результатам численных экспериментов и применение методов машинного обучения для прогнозирования развития дефектов или оценки изменения характеристик турбомашин с дефектами. Исследование показывает перспективность применения цифрового подхода к обнаружению и оценке влияния дефектов лопаточного аппарата на эксплуатационные характеристики турбомашин.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=54712387

M3 - Статья

SP - 38

EP - 43

JO - Турбины и Дизели

JF - Турбины и Дизели

SN - 2949-2971

IS - 3 (108)

ER -

ID: 50705670