Інформаційна система визначення ступеня пошкодження конструкційних матеріалів
Автор: Сироїд Віктор Ігорович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: У сучасній промисловості кожна несправність – це втрата часу, ресурсів і фінансових можливостей. У більшості випадків, причиною таких несправностей є старіння або пошкодження обладнання чи елементів конструкцій. Від їх технічного стану, залежить безперебійна робота виробництва, його економічна ефективність та безпека персоналу [1]. Будь-яка тріщина, розшарування чи деформація конструкційного елемента може стати причиною аварії або дороговартісного простою. Тому контроль стану і своєчасне виявлення пошкоджень матеріалів є одним із найважливіших завдань сьогодення. Традиційні методи діагностики часто потребують зупинки роботи обладнання, що не завжди можливе у виробничих умовах. Натомість, метод акустичної емісії дозволяє “прослухати” матеріал під час роботи та визначити, коли в його структурі починають виникати зміни [2]. Однак ефективність даного методу значною мірою залежить від того, наскільки точно та швидко вдається проаналізувати отримані дані. У промислових умовах обсяг інформації може бути настільки великим, що самостійний аналіз або частково автоматизована обробка стає малоефективною. Саме тому виникає потреба у розробленні інформаційних систем [3], що здатні аналізувати дані та визначати ступінь пошкодження конструкційних матеріалів та обладнання. Сьогодні такі рішення особливо актуальні, а найкращих результатів досягають завдяки інтеграції нейронних мереж у такі системи. Вони здатні відокремлювати корисну інформацію від шумів і розпізнавати закономірності, які важко помітити людині [4]. Завдяки цьому нейронні мережі можуть швидко й точно визначати ступінь пошкодження. Об’єктом дослідження цієї магістерської кваліфікаційної роботи є процес визначення ступеня пошкодження конструкційних матеріалів. Предметом дослідження виступають методи, алгоритми та програмні засоби, що дозволяють обробляти й класифікувати дані акустичної емісії з використанням нейронних мереж для виявлення та визначення ступеня пошкодження матеріалу. Метою даної роботи є розроблення інформаційної системи, яка дозволяє визначати ступінь пошкодження конструкційних матеріалів. Розроблена система має поєднувати етапи обробки даних, навчання нейронних мереж та визначення ступеня пошкоджень. Для досягнення поставленої мети потрібно виконати такі завдання: • Проаналізувати сучасні наукові підходи та існуючі рішення; • Обґрунтувати використання нейронних мереж для аналізу даних акустичної емісії даних і визначення ступеня пошкодження; • Провести системний аналіз предметної області, сформувати вимоги до інформаційної системи та розробити її концептуальну модель; • Створити структуру й архітектуру системи, визначивши послідовність основних етапів; • Дослідити різні типи нейронних мереж і вибрати оптимальну модель для задачі класифікації пошкоджень; • Виконати практичну реалізацію інформаційної системи. Отож, у результаті виконання магістерської кваліфікаційної роботи розглянуто доцільність застосування нейронних мереж, для визначення ступеня пошкодження конструкційних матеріалів. Проведено системний аналіз предметної області, визначено мету та завдання дослідження, сформовано структуру майбутньої системи. Побудовано дерево цілей і розроблено UML-діаграми, що описують логіку роботи системи. Розглянуто архітектури нейронних мереж та обґрунтовано вибір для впровадження у систему. Завдяки цьому виконано практичну реалізацію інформаційної системи, яка інтегрує нейронні мережі для автоматичного визначення ступеня пошкодження конструкційних матеріалів. Ключові слова: інформаційна система, визначення ступеня пошкодження, штучні нейронні мережі, аналіз даних, точність. Перелік використаних джерел: 1. Application of object detection algorithms in non-destructive testing of pressure equipment: a review / W. Wang et al. Sensors. 2024. Vol. 24, no. 18. P. 5944. URL: https://doi.org/10.3390/s24185944 (date of access: 30.10.2025). 2. Short review of the use of acoustic emissions for detection and monitoring of cracks / A. Carrasco et al. Acoustics australia. 2021. Vol. 49, no. 2. P. 273–280. URL: https://doi.org/10.1007/s40857-021-00219-4 (date of access: 30.10.2025). 3. Zemmouchi-Ghomari L. Basic concepts of information systems. Contemporary issues in information systems - a global perspective [working title]. 2021. URL: https://doi.org/10.5772/intechopen.97644 (date of access: 30.10.2025). 4. An improved mask R-CNN micro-crack detection model for the surface of metal structural parts / F. Yang et al. Sensors. 2023. Vol. 24, no. 1. P. 62. URL: https://doi.org/10.3390/s24010062 (date of access: 30.10.2025).