NDT World NDT World В мире неразрушающего контроля 1609-3178 36992 10.12737/1609-3178-2020-10-17 Стратегия НК 4.0 NDT 4.0 Стратегия НК 4.0 Monitoring in Construction and Industry: New Opportunities Мониторинг в строительстве и в промышленности: новые возможности Венгринович Валерий Львович Vengrinovich Valeriy L'vovich veng@iaph.bas-net.by

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

 Государственное учреждение «Институт прикладной физики НАН Беларуси» Минск Беларусь Institute of Applied Physics of the National Academy of Sciences of Belarus Minsk Belarus 23 1 10 17 https://zh-szf.ru/en/nauka/article/36992/view

Предложен метод «подвижного фрактала» с использованием радиальных базовых функций. С начала мониторинга создается фрактал в виде квадратной матрицы, размеры который равны количеству датчиков, фрактал пошагово перемещается по получению данных в следующий момент времени. Вычисленные при таком смещении параметры матрицы сравниваются с параметрами на предыдущем шаге. Появление дефекта регистрируется как скачкообразное изменение элементов матрицы. Недостаток методики — необходимо моделировать влияние любого типа дефекта на параметры измерительной системы мониторинга.

The method of "moving fractal" using radial basic functions is proposed. From the beginning of monitoring, a fractal is created in the form of a square matrix, the sizes of which are equal to the number of sensors, the fractal moves step by step to receive data at the next time. The matrix parameters calculated at such an offset are compared with the parameters in the previous step. The appearance of a defect is recorded as an abrupt change in the matrix elements. The disadvantage of this method is that it is necessary to model the effect of any type of defect on the parameters of the measuring monitoring system.

 Мониторинг состояния обратная задача метамодель фрактал собственные числа condition monitoring inverse problem metamodel fractal eigenvalue

Ni Y. Q., Xia Y., Lin W. e4t al. SHM benchmark for high-rise structures: a reduced-order finite element model and field measurement data. - Smart Structures and Systems. 2012. V. 10. No. 4-5. P. 411-426. Ni Y. Q., Xia Y., Lin W. e4t al. SHM benchmark for high-rise structures: a reduced-order finite element model and field measurement data. - Smart Structures and Systems. 2012. V. 10. No. 4-5. P. 411-426. Structural damage detection and classification based on machine learning algorithms. / Ed. by T. Burgos, D. Alexander, V. Jaime, et al., 2016. - 10 p. Structural damage detection and classification based on machine learning algorithms. / Ed. by T. Burgos, D. Alexander, V. Jaime, et al., 2016. - 10 p. Hoon Sohn., Farrar C. R., Hemez F. M. e t al. A Review of Structural Health Monitoring Literature: 1996-2001. Los Alamos National Laboratory Report, LA-13976-MS, 2004. - Los Alamos (USA): 2004. - 311 c. Доступно: https://ru.b-ok2.org/book/2551346/640095 (дата обращения: 03.04.2020). Hoon Sohn., Farrar C. R., Hemez F. M. e t al. A Review of Structural Health Monitoring Literature: 1996-2001. Los Alamos National Laboratory Report, LA-13976-MS, 2004. - Los Alamos (USA): 2004. - 311 c. Dostupno: https://ru.b-ok2.org/book/2551346/640095 (data obrascheniya: 03.04.2020). Бенин А. В, Семёнов А. С., Семёнов С. Г. Моделирование процесса разрушения элементов железобетонных конструкций под действием коррозии арматуры. 2010. - Доступно: https://cyberleninka.ru/article/v/modelirovanie-protsessa-razrusheniya-elementov-zhelezobetonnyh-konstruktsiy-pod-deystviem-korrozii-armatury (дата обращения: 09.07.2017). Benin A. V, Semenov A. S., Semenov S. G. Modelirovanie processa razrusheniya elementov zhelezobetonnyh konstrukciy pod deystviem korrozii armatury. 2010. - Dostupno: https://cyberleninka.ru/article/v/modelirovanie-protsessa-razrusheniya-elementov-zhelezobetonnyh-konstruktsiy-pod-deystviem-korrozii-armatury (data obrascheniya: 09.07.2017). Balayssac J. P., Garnier V. Nondestructive testing and evaluation of civil engineering structures. - Amsterdam: Elsevier, 2017. Balayssac J. P., Garnier V. Nondestructive testing and evaluation of civil engineering structures. - Amsterdam: Elsevier, 2017. Клюев В.В., Соснин Ф.Р., Ковалёв А.В. и др. Неразрушающий контроль и диагностика. - М.: Машиностроение, 2003. - 656 c. Klyuev V.V., Sosnin F.R., Kovalev A.V. i dr. Nerazrushayuschiy kontrol' i diagnostika. - M.: Mashinostroenie, 2003. - 656 c. Matzkanin G. A., Yolken H. T. Probability of Detection (POD) for Nondestructive Evaluation (NDE). Nondestructive Testing Information Analysis Center. - Austin, Texas, USA, 2001. - 53 c. Matzkanin G. A., Yolken H. T. Probability of Detection (POD) for Nondestructive Evaluation (NDE). Nondestructive Testing Information Analysis Center. - Austin, Texas, USA, 2001. - 53 c. Worden K., Farrar C. R., Manson G., Park G. The fundamental axioms of structural health monitoring. - Proc. Royal Soc. A: Math., Phys. & Eng. Sci. 2007. V. 463. No. 2082. P. 1639-1664. Worden K., Farrar C. R., Manson G., Park G. The fundamental axioms of structural health monitoring. - Proc. Royal Soc. A: Math., Phys. & Eng. Sci. 2007. V. 463. No. 2082. P. 1639-1664. Saidov K., Szpytko J. Problems review of the health monitoring of tall type buildings. - J. of KONES. Powertrain and Transport. 2015. V. 22. No. 2. P. 191-204. Saidov K., Szpytko J. Problems review of the health monitoring of tall type buildings. - J. of KONES. Powertrain and Transport. 2015. V. 22. No. 2. P. 191-204. Vengrinovich V. L. Bayesian Image and Pattern Reconstruction from Incomplete and Noisy Data. - Pattern Recognition and Image Analysis. 2012. V. 22. No. 1. Р. 99-107. Vengrinovich V. L. Bayesian Image and Pattern Reconstruction from Incomplete and Noisy Data. - Pattern Recognition and Image Analysis. 2012. V. 22. No. 1. R. 99-107. Yi-zhou Lin, Zhen-hua Nie, Hong-wei Ma. Structural Damage Detection with Automatic Feature-Extraction through Deep Learning. - Computer-Aided Civil and Infrastructure Eng. 2017. V. 32. No.12. Р. 1025-1046. Yi-zhou Lin, Zhen-hua Nie, Hong-wei Ma. Structural Damage Detection with Automatic Feature-Extraction through Deep Learning. - Computer-Aided Civil and Infrastructure Eng. 2017. V. 32. No.12. R. 1025-1046. Венгринович В. Л., Клименко С. В., Ротков С. И. И др. Мониторинг технического состояния и оценка остаточного ресурса больших сооружений. - В мире НК. 2015. Т. 18. № 3. С. 25-29. Vengrinovich V. L., Klimenko S. V., Rotkov S. I. I dr. Monitoring tehnicheskogo sostoyaniya i ocenka ostatochnogo resursa bol'shih sooruzheniy. - V mire NK. 2015. T. 18. № 3. S. 25-29. Rosenblatt F. The Perceptron: A Probalistic Model For Information Storage And Organization In The Brain. - Psychological Rev. 1958. V. 65. No. 6. Р. 386-408. Rosenblatt F. The Perceptron: A Probalistic Model For Information Storage And Organization In The Brain. - Psychological Rev. 1958. V. 65. No. 6. R. 386-408. Webb G. T., Vardanega P. J., Middleton C. R. Categories of SHM Deployments: Technologies and Capabilities. - J. Bridge Eng. 2015. V. 20. No. 11. Доступно: https://ascelibrary.org/doi/10.1061/%28ASCE%29BE.1943-5592.0000735. Webb G. T., Vardanega P. J., Middleton C. R. Categories of SHM Deployments: Technologies and Capabilities. - J. Bridge Eng. 2015. V. 20. No. 11. Dostupno: https://ascelibrary.org/doi/10.1061/%28ASCE%29BE.1943-5592.0000735. Венгринович В. Л., Лыков В. А. Фрактальный анализ больших данных на выходе многосенсорных систем мониторинга. - Неразрушающий контроль и диагностика. 2015. № 2. С. 5-16. Vengrinovich V. L., Lykov V. A. Fraktal'nyy analiz bol'shih dannyh na vyhode mnogosensornyh sistem monitoringa. - Nerazrushayuschiy kontrol' i diagnostika. 2015. № 2. S. 5-16. Wenzel H., Veit-Egerer R., Widmann M. The Role of SHM in Civil Life Cycle Engineering. - European Workshop on Structural Health Monitoring. 2012. V. 1. No. 1. Р. 10-17. Wenzel H., Veit-Egerer R., Widmann M. The Role of SHM in Civil Life Cycle Engineering. - European Workshop on Structural Health Monitoring. 2012. V. 1. No. 1. R. 10-17.