350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №12 за 2014 г.
Статья в номере:
Разработка интеллектуальной системы распознавания сложных микроструктур на шлифах металлов и сплавов
Ключевые слова: анализ шлифов зерновые микроструктуры идентификация параметров функциональные материалы методы распознавания образов
Авторы:
С. И. Шарыбин - аспирант, кафедра «Математическое моделирование систем и процессов», Пермский национальный исследовательский политехнический университет E-mail: sergey.vfx@gmail.com В. Ю. Столбов - д.т.н., декан факультета «Прикладная математика и механика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет E-mail: ck@pstu.ru М. Б. Гитман - д.ф.-м.н., профессор, кафедра «Математическое моделирование систем и процессов», Пермский национальный исследовательский политехнический университет E-mail: mgitman@netzero.net М. П. Барышников - к.т.н., профессор, кафедра «Машиностроительные и металлургические технологии», Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова E-mail: arcosmag@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрена адаптация и показано использование подходов инженерии знаний для задач определения физико-механических свойств металлов при создании функциональных материалов. Проведено описание разработанного метода распознавания образов в задаче анализа шлифов металла и дана классификация наблюдаемой зёренной структуры.
Страницы: 50-56
Список источников

 

  1. http://siams.com/solutions/sol_grain_anisotropy.htm
  2. http://www.optec.zeiss.ru/material/?n=23446703
  3. http://www.gleeble.com/
  4. http://thixomet.ru/products/?show=2
  5. Костылева Л.В., Санталова Е.А., Ильинский В.А. Определение объемной доли дендритных ветвей с использовани­ем компьютерных программ // Заводская лаборатория. 2003. № 11. С. 33-36.
  6. Мартюшев Н.В. Программные средства для автоматического металлографического анализа // Современные пробле­мы науки и образования. 2012. № 5. С. 1-6.
  7. http://www.masters.donntu.edu.ua/2008/kita/ivanova/diss/index.htm
  8. Гонтовой С.В., Емельянов В.А. Автоматизированная компьютерная система металлографического контроля качест­ва металлов // Радіоелектронні і комп-ютерні системи. 2010. № 5(46). С. 197-202.
  9. Шарыбин С.И., Клюев А.В., Столбов В.Ю. Сравнение методов распознавания образов в задачах поиска характерных зерновых микроструктур на фотографиях шлифов металлов и сплавов // Изв. вузов. Черная металлургия. 2012. №9. С. 49-53.
  10. Шарыбин С.И., Клюев А.В., Столбов В.Ю. Идентификация параметров сложной зерновой структуры металлов и сплавов // Известия вузов. Черная металлургия. 2013. № 3. С. 34-38.
  11. Шарыбин С.И.Автоматизация процессов анализа и классификации сложных мезоструктур металлов и сплавов / Материалы X Всерос. школы-конф. молодых ученых «Управление большими системами». Т. 3. Уфа: Изд-воУГТАУ. 2013. С. 322-226.
  12. Richardson E.G., Iain. H.264 and MPEG-4 Video Compression: Video Coding for Next-generation Multimedia. Chichester: John Wiley & Sons Ltd. 2003.
  13. Krause E.F. Taxicab Geometry: An Adventure in Non-Euclidean Geometry. Courier Dover Publications. 1986. 88 p.
  14. Shih Frank. Image processing and pattern recognition: fundamentals and techniques. IEEE Press. 2010. 537 p.
  15. Kelley C.T. Iterative Methods for Optimization. SIAM. 1999. 180 p.
  16. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочник. М.: Финансыистатистика. 1983. 471 с.