Дана магістерська дисертація складається з 87 сторінок, 21 ілюстрацій, 24 таблиць.

В даній магістерській дисертації було розроблено автоматичну УЗ систему контролю труб з використанням технології LRUT. Дана тема є актуальною на сьогодні оскільки в умовах автоматизації та великих обсягу неруйнівного контролю, необхідні системи , які можуть з цим справлятися.  Запропонована в даній роботі система складається з сучасних технологій в УЗК. Для забезпечення акутстичного постійного контакту між об’єктом контролю і системою, використано новітні ідеї. Моделювання роботи системи проводилось з використанням сучасного програмного забезпечення.

Також проведено розробку потенційного стартап проекту, й розглянуто можливість виходу системи на міжнародний та вітчизняний ринки.
Мета магістерської  дисертаційної  роботи дослідити можливості використання ультразвукового контролю труб великого діаметра та розміру.
Розроблена система може бути застосована в неруйнівного контролю в якості основної чи допоміжної. Також завдяки універсальності алгоритмів роботи з мінімальними змінами може бути перебудована під інший спосіб знаходження дефектів в трубопроводах.

Дана магістерська дисертація складається з 76 сторінок, 17 ілюстрацій, 25таблиць,  19 джерел за переліком посилань.

В магістерській дисертації були проаналізовані прилади,  та системи контролю осей,  їх порівняння, та обґрунтування вибору методу контролю. Розглянуто характеристики систем автоматизованого неруйнівного контролю, їх переваги та недоліки, на основі чого було розроблено удосконалену ультразвукову систему контролю осей колісних пар. Запропоновано систему, яка включає в себе механічний блок, блок дефектоскопії, та блок обробки інформації. Блок дефектоскопії складається з чотирьох каналів по два перетворювача в кожному. Проаналізовано маркетингову складову стартап-проекту для визначення можливості його впровадження та можливих ринкових напрямів реалізації.

Дисертація має обсяг 80 сторінок, основна частина складається зі вступу, п’яти розділів, містить 29 рисунків, 25 таблиць, 4 додатки та 13 джерел літератури.

Мета дослідження - дослідити можливість використання     нейронних мереж для прийняття рішень при імпульсному імпедансному контролі.

Об’єкт дослідження – методи машинного навчання для  виявлення дефектів при імпульсному     імпедансному контролі композиційних     матеріалів.
Предмет дослідження - процес прийняття рішень на основі аналізу інформативних параметрів первинного     перетворювача акустичного імпульсного імпедансного дефектоскопу.

Дана магістерська дисертація складається з 83 сторінок, 36 ілюстрацій, 23 таблиць.

В даній магістерській дисертації було розроблено систему орієнтації в приміщенні з використанням технології Bluetooth.

Дана тема є актуальною на сьогодні оскільки в умовах автоматизації виробничих процесів така сама тенденція відбувається і в неруйнівному контролі, а для автоматичних або автоматизованих пристроїв неруйнівного контролю необхідні системи орієнтації в просторі.

Запропонована в даній роботі система складається з сучасних програмної та апаратної частин. В якості апаратної частини виступають Bluetooth-маячки, на основі новітніх Bluetooth LE v4.0 пристроїв, приймачем їх сигналу може слугувати будь-який пристрій оснащений Bluetooth-модулем. Програмна частина виконує функції вимірювання відстані до контрольних точок(маячків), розрахунку координат місцезнаходження в приміщенні об’єкту на якому знаходиться приймач, та фільтрації отриманих даних.

Дана магістерська дисертація складається з 60 сторінок, 24 ілюстрацій, 24 таблиць, 10 формул, 10 літературних джерел.

В магістерській дисертації було проведено дослідження можливості реалізації контролю методом вищих гармонік з інформаційними параметрами характеристиками непарних гармонік до дев’ятої.

Досліджені можливі методи обробки сигналів. Запропоновано метод ортогональної обробки як основний робочий алгоритм. Створено математичну модель та досліджено залежності точності вимірювання параметрів сигналу від його характеристик. Після отримання практичних даних було використано методи статистичної обробки для визначення типу отриманого процесу.

Сторінка 1 із 6

ПСНК КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2017