Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Математическое и программное обеспечение системы оценки деформации по оптическим изображениям для решения задач контроля механического состояния материалов

Диссертация: Математическое и программное обеспечение системы оценки деформации по оптическим изображениям для решения задач контроля механического состояния материалов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: IV Ставеровских чтениях: Всероссийской научно-технической конференции с международным участием (г.Красноярск, 2006), VI Международной научно-технической конференции «Современные проблемы машиноведения» (г.Гомель, 2006), Международной конференции по физической мезомеханике… Читать ещё >

Математическое и программное обеспечение системы оценки деформации по оптическим изображениям для решения задач контроля механического состояния материалов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
  • ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ПРИ ОЦЕНКЕ ДЕФОРМАЦИИ МАТЕРИАЛА
    • 1. 1. Прикладные задачи оценки деформации и разрушения материалов
    • 1. 2. Современные методы неразрушающего контроля и алгоритмы оценки деформации материала
      • 1. 2. 1. Классификация методов неразрушающего контроля
      • 1. 2. 2. Традиционные оптические методы оценки деформации
      • 1. 2. 3. Повышение производительности методов оценки деформации
      • 1. 2. 4. Оптико-телевизионный комплекс ТОМЭС
    • 1. 3. Применение фрактального анализа в задачах оценки деформации материала
      • 1. 3. 1. Основные принципы теории фрактального анализа
      • 1. 3. 2. Методы оценки фрактальной размерности
    • 1. 4. Цель и задачи исследования

В настоящее время одним из важнейших направлений обеспечения эффективной, надежной и безопасной эксплуатации конструкционных материалов является широкое применение методов неразрушающего контроля (МНК).

В промышленных масштабах разрушение конструктивных элементов может носить катастрофический характер и приводить к большим материальным потерям. Это обстоятельство обусловливает интенсификацию использования новых методов контроля для оценки состояния материалов металлоконструкций. Используя МНК, можно в процессе эксплуатации металлоконструкции обнаружить зоны локализации пластической деформации, что позволяет прогнозировать ресурс конструкции и наиболее вероятное место разрушения.

В зависимости от принципа работы выделяют несколько десятков разнотипных МНК. Однако, большинство из них имеют те или иные ограничения для широкого использования по погрешности, разрешающей способности, сложности проведения измерений и др. [20].

Одним из наиболее доступных и простых неразрушающих методов является оптический контроль, позволяющий выявлять поверхностные изменения материала в процессе производства и эксплуатации металлоизделий. Современный метод оптического контроля основан на цифровых технологиях регистрации и обработки изображений поверхности материала. Компьютерная обработка изображений, последовательно регистрируемых в процессе нагружения материала, позволяет измерять его пластическую деформацию путем построения поля векторов смещений элементарных участков поверхности.

На сегодняшний день существует несколько известных подходов к решению трудоемкой задачи построения поля векторов смещений, одним из которых является метод оптического потока [81]. На практике широко используют его частный случай — метод корреляции цифровых изображений (МКЦИ) [116], характеризуемый сравнительно низкой погрешностью измерений и высоким пространственным разрешением. МКЦИ требует больших вычислительных затрат, что связано с высоким временем расчета коэффициента корреляции и значительным количеством вариантов перебора при нахождении искомых координат вектора смещения. Современные компьютеризированные системы, применяемые для решения задач оценки деформации, в основе своего математического обеспечения используют МКЦИ и зачастую демонстрируют недостатки, связанные с высокой вычислительной сложностью, присущие корреляционному подходу.

Уменьшение вычислительной сложности МКЦИ возможно с использованием новых подходов к обработке и анализу оптических изображений. Так, в последнее время большой интерес исследователей вызывает перспективное направление, связанное с применением теории фрактального анализа в задачах оценки деформации материалов по их оптическим изображениям. Фундаментальные и прикладные аспекты теории фракталов применительно к решению задач анализа цифровых оптических изображений можно найти в многочисленных работах [16,18,19,77,97,99,111,115,117,123 и др.].

Методы фрактального анализа поверхности, основанные, главным образом, на оценке фрактальной размерности (ФР) изображения, отличаются гораздо большей вычислительной эффективностью по сравнению с традиционными корреляционными методами. При этом ФР может быть использована в качестве критерия предварительной оценки деформации материала в условиях его механического нагружения. Представляется перспективным комплексное использование корреляционного и фрактального подходов для создания эффективных систем и средств производительной оценки деформации по оптическим изображениям, позволяющих объединить преимущества этих подходов.

Все вышесказанное показывает, что задачи разработки эффективных методов и алгоритмов анализа оптических изображений для оценки деформации, а также создание на их основе высокопроизводительных систем контроля механического состояния материала по-прежнему представляют большую сложность и в условиях возрастающего количества данных и повышения требований к скорости их обработки и анализа остаются очень актуальными.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание математического и программного обеспечения производительной системы оценки деформации (СОД) для контроля механического состояния материалов по разновременным оптическим изображениям.

Для реализации поставленной цели необходимо последовательное решение следующих задач:

1. Создание концепции построения системы оценки деформации по оптическим изображениям, отличающейся высокой производительностью. При этом должны быть определены базовые принципы производительной оценки деформации материала.

2. Разработка математического обеспечения (методов и алгоритмов) производительной системы оценки деформации. Решение данной задачи предполагает также исследование эффективности предлагаемых методов и алгоритмов.

3. Разработка программного обеспечения производительной системы для оценки деформации по оптическим изображениям. Результатом решения этой задачи должны явиться программные средства, реализующие сформулированную концепцию и разработанные методы и алгоритмы.

4. Апробация разработанной производительной системы оценки деформации на примере решения прикладной задачи контроля механического состояния конструкционной стали 10Г2С.

Методы исследований. В работе использованы методы фрактального анализа, статистического моделирования, корреляции цифровых изображений и объектно-ориентированного программирования. Проверка эффективности методов оценки ФР по точности и вычислительной сложности, а также оценка достоверности полученных результатов осуществлялись путем проведения численных экспериментов с использованием модельных данных и реальных разновременных оптических изображений поверхности материала.

Научную новизну полученных результатов определяют:

1. Подход к контролю механического состояния материала, заключающийся в предварительной экспресс-оценке значимой деформации на основе фрактального анализа оптических изображений поверхности, позволяющий значительно увеличить вычислительную эффективность процесса измерения деформации материала.

2. Алгоритм линейных преобразований фрактальных оценок, позволяющий получать несмещенные значения фрактальной размерности оптических изображений.

3. Помехоустойчивый метод согласования фрактальных оценок, позволяющий получать несмещенные значения фрактальной размерности при наличии аддитивных и мультипликативных шумов.

4. Результаты исследования эффективности разработанного математического обеспечения СОД с использованием модельных и оптических изображений поверхности материала.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Практически значимыми являются созданные методы, алгоритмы и программные средства производительной системы оценки деформации «РгасМеЦег» для решения задач контроля механического состояния материалов по разновременным оптическим изображениям. Предложенная концепция построения производительной системы оценки деформации по оптическим изображениям, а также ее математическое и программное обеспечение могут быть использованы при совершенствовании существующих и во вновь создаваемых системах. Кроме того, практически ценным является разработанное программное обеспечение для создания модельных изображений с различными значениями фрактальной размерности, позволяющее проводить анализ эффективности методов получения фрактальных оценок. Программные средства системы «FracMetter» функционируют на компьютерах типа IBM PC под управлением операционной системы Windows XP/VISTA/7. Объем исходного кода системы составляет более 7000 строк на языке С++.

Созданные программные средства были апробированы при решении задачи аттестации качества изготовления корпуса глубинного манометратермометра «САМТ-02−25». Полученные в ходе решения данной задачи результаты, алгоритмическое и программное обеспечение системы «FracMetter» внедрены в ООО «ТНПВО «СИАМ». Внедрение подтверждено соответствующим актом.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Подход к контролю механического состояния материала, заключающийся в предварительной экспресс-оценке значимой деформации на основе фрактального анализа оптических изображений позволяет значительно увеличить вычислительную эффективность процесса определения деформации материала без существенной потери точности по сравнению с традиционным корреляционным подходом.

2. Алгоритм линейных преобразований фрактальных оценок изображений позволяет получать несмещенные значения фрактальной размерности во всем диапазоне оцениваемых значений.

3. Помехоустойчивый метод согласования фрактальных оценок позволяет получать уточненные значения фрактальной размерности по сравнению с традиционными методами фрактальной оценки при наличии аддитивных и мультипликативных шумов.

4. Разработанное математическое и программное обеспечение производительной системы оценки деформации «FracMetter» позволяет решать задачу контроля механического состояния материалов с использованием оптических изображений их поверхности.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: IV Ставеровских чтениях: Всероссийской научно-технической конференции с международным участием (г.Красноярск, 2006), VI Международной научно-технической конференции «Современные проблемы машиноведения» (г.Гомель, 2006), Международной конференции по физической мезомеханике, компьютерному конструированию и разработке новых материалов (г.Томск, 2006), III Российской научно-технической конференции «Разрушение, контроль и диагностика материалов и конструкций» (г.Екатеринбург, 2007), Второй международной конференции «Деформация и разрушение материалов и наноматериалов» (г.Москва, 2007), V Всероссийской конференции «Механика микронеоднородных материалов и разрушение» (г. Екатеринбург, 2008), XIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (г.Томск, 2008), XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2008» (г.Санкт-Петербург, 2008), Х1ЛТ1 международной конференции «Актуальные проблемы прочности» (г. Нижний Новгород, 2008), Международной школы-семинара «Многоуровневые подходы в физической мезомеханике. Фундаментальные основы и инженерные приложения» (г.Томск, 2008), Международной научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика» (г.Томск, 2008), Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (г.Новосибирск, 2008), XXXVIII Уральский семинар «Механика и процессы управления» (г.Екатеринбург, 2008), IV Российской научно-технической конференции «Ресурс и диагностика материалов и конструкций» (г.Екатеринбург, 2008), XVII Международной конференции «Физика прочности и пластичности материалов» (г.Самара, 2008), Третьей международной конференции «Деформация и разрушение материалов и наноматериалов» (г.Москва, 2008), Международной конференции по физической мезомеханике, компьютерному конструированию и разработке новых материалов (г.Томск, 2009), XXIX Российской школы, посвященной 85-летию со дня рождения академика В. П. Макеева (г.Екатеринбург, 2009), VI Всероссийской конференции «Механика микронеоднородных 1 материалов и разрушение» (г.Екатеринбург, 2010).

По результатам работы имеется 30 публикаций, в том числе 6 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендуемых ВАК, 1 свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Личный вклад:

1. Постановка задач создания метода оценки значимой деформации по разновременным оптическим изображениям на базе фрактального анализа и исследование его эффективности выполнены автором совместно с д.т.н. B.C. Плешановым.

2. Разработка концепции построения производительной системы оценки деформации по оптическим изображениям выполнена автором совместно с к.т.н. A.B. Замятиным.

3. Программная реализация алгоритмов генерации модельных фрактальных поверхностей и методов оценки ФР выполнена лично автором.

4. Разработка моделей поведения поликристаллической структуры в условиях статического растяжения материала выполнена д.ф.-м.н. В. А. Романовой, а экспериментальное определение численной зависимости ФР от деформации материала с использованием методов фрактального анализа и разработанных моделей получено лично автором.

5. Разработка математического и алгоритмического обеспечения предварительной оценки значимой деформации, а также экспериментальное получение численной зависимости ФР от деформации материала на основе реальных изображений поверхности материала выполнены лично автором.

6. Постановка задачи исследования эффективности работы методов оценки фрактальной размерности на модельных изображениях при наличии шумов выполнена автором совместно с к.т.н. В. В. Кибиткинымпри этом разработка моделей зашумленных изображений и проведение их анализа выполнены лично автором.

7. Разработка программного обеспечения производительной системы оценки деформации «РгасМейег» для контроля механического состояния материалов выполнена лично автором.

Кратко изложим основное содержание работы.

В первой главе раскрываются проблемы разработки и применения методов неразрушающего контроля, рассматриваются особенности прикладных задач оценки деформации материалов, анализируется роль МНК в их решении. Приводится классификация основных существующих на сегодняшний день МНК, базирующихся на различных физических принципах, а также описываются области их использования и пределы применимости.

Анализируются основные подходы к оценке деформации с использованием оптического МНК. Раскрывается содержание задач анализа оптических изображений при оценке деформации. Формулируется проблема повышения производительности при оценке деформации по оптическим изображениям поверхности материала.

Показана перспективность разработки подхода к оценке деформации с использованием принципов фрактального анализа.

На основе анализа состояния проблемы вычислительной сложности оптического метода для оценки деформации при решении прикладных задач оценки механического состояния материалов формулируются цель и задачи исследований в диссертационной работе.

Во второй главе предлагается концепция построения СОД по оптическим изображениям, формулируются основные принципы концепции оценки деформации и раскрывается содержание ее основных этапов.

Рассматриваются основные недостатки МКЦИ, связанные с высокой вычислительной сложностью используемого в его основе корреляционного алгоритма и проявляющиеся при обработке большого количества разновременных оптических изображений.

Предлагается новый подход к увеличению производительности процедуры оценки деформации посредством включения дополнительного модуля предварительной оценки деформации (МПОД), позволяющего на основе принципов фрактального анализа проводить быструю предобработку массивов разновременных изображений с получением экспресс-оценки значимой деформации.

Описываются алгоритмы генерации модельных изображений с заданными значениями ФР и приводятся результаты оценки ФР этих изображений известными методами, исследована их эффективность по критериям точности и вычислительной сложности. На основе результатов проведенного исследования делаются выводы об ограничениях и пределах применимости известных методов фрактальной оценки.

Приводятся результаты численного моделирования упруго-пластического поведения материала при одноосном растяжении с использованием метода заполнения конечного объема структурными элементами (step-by-step packingSSP). Выполняется исследование взаимосвязи ФР и численного параметра деформации на основе созданных модельных изображений и выводится зависимость ФР от степени деформации. Делается вывод о возможности использования значений ФР для проведения экспресс-оценки значимой деформации материала в рамках МПОД.

Третья глава посвящена разработке математического обеспечения МПОД.

Предлагается алгоритм линейных преобразований фрактальных оценок, основанный на линейных преобразованиях и позволяющий получать несмещенные фрактальные оценки во всем диапазоне оцениваемых значений.

Приводятся результаты исследования помехоустойчивости традиционных методов оценки ФР при наличии аддитивных, мультипликативных и смешаных шумов. Для решения проблемы компенсации влияния этих шумов при измерении ФР предлагается метод, основанный на согласовании фрактальных оценок.

Рассматривается помехоустойчивый метод согласования фрактальных оценок, позволяющий получать уточненные значения ФР при наличии аддитивных и мультипликативных шумов на оптических изображениях.

Анализируются результаты исследования эффективности предложенного помехоустойчивого метода согласования фрактальных оценок на зашумленных модельных изображениях с заданными значениями ФР. Показано, что предложенный помехоустойчивый метод позволяет получать более точные значения ФР при наличии аддитивных и мультипликативных шумов.

Приводятся результаты исследования метода согласования фрактальных оценок на примере оптических изображений поверхности алюминиевого сплава Д16АТ при статическом растяжении. Делается вывод о возможности использования помехоустойчивого метода в рамках СОД и МПОД для исследования механического состояния материалов.

Получена зависимость ФР от степени деформации на реальных изображениях поверхности алюминиевого сплава Д16АТ, что доказывает принципиальную возможность использования фрактальных оценок на основе оптических изображений при наличии шумов.

В четвертой главе описывается программное обеспечение системы оценки деформации «БгасМеиег» и приводятся результаты ее апробации при решении практически важной задачи оценки механического состояния материала.

Приводится описание структуры программного обеспечения системы «РгасМеНег» для решения задач контроля механического состояния материала с использованием оптических изображений поверхности материала.

Описываются созданные программные средства системы «РгасМеЦег», представляющие совокупность взаимосвязанных подсистем и программных модулей. Программными компонентами системы «БгасМеиег» являются модуль экспресс-оценки значимой деформации и модуль реализации МКЦИ.

Проводится апробация разработанного программного обеспечения СОД «РгасМеИег» на примере исследования многоцикловой усталости сварных соединений конструкционной стали 10Г2С. Показаны результаты увеличения производительности СОД при использовании МПОД.

Описывается внедрение способа аттестации качества изготовления корпуса глубинного манометра — термометра «САМТ-02−25» с использованием средств системы «РгасМейег» в ООО «ТНПВО «СИАМ».

4.5. Основные результаты и выводы по главе.

1. Рассмотрены существующие средства разработки программного обеспечения. Выполнен выбор базовых средств разработки СОД в пользу Microsoft Visual С++ 2010 с использованием объектно-ориентированной библиотеки MFC.

2. Разработана структура и создано программное обеспечение СОД для решения задач контроля механического состояния материала по разновременным оптическим изображениям, базирующееся на модульной архитектуре и включающее оригинальные компоненты «Frac» и «Vector».

3. Проведена апробация разработанного программного обеспечения СОД «FracMetter» на примере исследования эволюции деформации сварного соединения конструкционной стали 10Г2С в рамках измерительного комплекса TOMSC. Приведены результаты увеличения производительности процесса оценки деформационных изменений конструкционной стали 10Г2С в условиях усталости при использовании МПОД в составе СОД, а также осуществлено внедрение способа аттестации качества изготовления корпуса глубинного манометра — термометра «САМТ-02−25» с помощью средств СОД «FracMetter» в ООО «ТНПВО «СИАМ».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Предложена концепция построения производительной системы оценки деформации, отличающаяся высокой вычислительной эффективностью и включающая основные этапы обработки оптических изображений при контроле текущего механического состояния материала.

2. Предложен подход к контролю механического состояния материала, заключающийся в предварительной экспресс-оценке значимой деформации на основе фрактального анализа, позволяющий в составе СОД увеличить вычислительную эффективность обработки больших массивов разновременных оптических изображений.

3. Разработан новый алгоритм линейных преобразований фрактальных оценок, позволяющий получать несмещенные значения ФР во всем диапазоне оцениваемых значений.

4. Предложен помехоустойчивый метод согласования фрактальных оценок, позволяющий получать скорректированные значения ФР при наличии аддитивных и мультипликативных шумов, а также показана его эффективность на примере зашумленных модельных изображений.

5. Разработано математическое и программное обеспечение СОД «FracMetter», функционирующее на компьютерах типа IBM PC под управлением операционной системы Windows XP/VISTA/7.

6. Проведена апробация разработанного программного обеспечения СОД «FracMetter» на примере исследования эволюции деформации сварного соединения конструкционной стали 10Г2С при усталости и показана эффективность применения МПОД в составе СОД. Осуществлено внедрение способа аттестации качества изготовления корпуса глубинного манометратермометра «САМТ-02−25» с использованием средств системы «FracMetter» в ООО «ТНПВО «СИАМ».

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Я., Ахметзянов М. Х. Поляризационно-оптические методы механики деформируемого тела. М.: Наука, 1973. — 576 с.
  2. В.П. Физика прочности и пластичности поверхностных слоев материалов. М.: Наука, 1983. — 279 с.
  3. А. Я. Программирование в С++ Builder. 7-е издание. М.: Бином-Пресс, 2010 — 1304 с.
  4. В.А., Эверт У., Редмер Б. Томографическая визуализация зон образования трещин в компонентах атомных электростанций // Известия Томского политехнического университета. Математика и механика. Физика. 2008. — Т.312. № 2, Приложение, С. 299−311.
  5. И.Н., Вайнштейн A.A., Волков С. Д. Статистическое металловедение. М.: Металлургия, 1984. — 176 с.
  6. В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. М.: Машиностроение, 1984. 312с., ил.
  7. A.A., Боровиков B.C. Неоднородность микродеформаций при плоском напряженном состоянии // Проблемы прочности. 1982. — № 6. — С. 47−49.
  8. A.A., Кибардин М. А., Боровиков B.C. Исследование неоднородности деформации в алюминиевом сплаве АД1-М // Изв. АН СССР. Металлы. 1983.-№ 3.-С. 171−174.
  9. Ч. Голографическая интерферометрия. М.: Мир, 1982. — 504 с.
  10. В.И., Рахимов С. Ш., Светлов В. Н. Исследование эволюции рельефа поверхности отожженных образцов Си и Pd под нагрузкой // ФТТ. 1997. — Т.39. — № 9. — С. 1560 — 1563.
  11. Голографические неразрушающие исследования // Ред. Р. К. Эрф. М.: Машиностроение, 1979. -446 с.
  12. Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.- 1072 с.
  13. В.М., Терентьев В. Ф. Структура и усталостное разрушение металлов. -М.: Металлургия, 1980, 208 с.
  14. Е.Ф. Микропластическая деформация и предел текучести поликристаллов. — Томск: Изд-во Том. гос. Ун-та. — 1988. -256с.
  15. А.К. Оптический метод изучения напряжений. JL: Изд-во Сев.-Зап. Облпромбюро ВСНХ, 1927. — 320 с.
  16. A.B., Марков Н. Г. Анализ динамики земной поверхности с использованием данных дистанционного зондирования Земли. М.: Физматлит. 2007. 176 с.
  17. Л.Б. Физика макролокализации пластического течения / Л. Б. Зуев,
  18. B.И. Данилов, С. А. Баранникова. Новосибирск: Наука, 2008. — 328 с.
  19. B.C., Балакин А.С, Бунин И. Ж., Оксогоев A.A. Синергетика и фракталы в материаловедении. -М.: Наука, 1994. 383 е.: ил.
  20. О.М., Харитонов В. И. Надежность магистральных трубопроводов. М.: Недра, 1978. — 166 с.
  21. И.Н. Неразрушающие методы контроля: учеб. пособие / И. Н. Каневский E.H. Сальникова. Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. — 243 с.
  22. А.Д. Ползучесть и усталость в металлах. М.: Металлургия, 1965, -312 с.
  23. М.А. Исследование пластической анизотропии металла статистическим методом // Заводская лаборатория. 1981. — Т. 47, № 9.1. C. 85−87.
  24. В.В., Лебедева H.A., Плешанов B.C. Выделение базовых мод разрушения при развитии усталостной трещины по смешанному типу // Физическая мезомеханика. 2004. — Т.7. — № 2. — С. 35 — 39.
  25. В.В., Солодушкин А. И., Плешанов B.C. Формирование единого поля смещений путем объединения векторных полей при измерении деформации материалов // Дефектоскопия. 2011. — № 1. — С. 84 — 97.
  26. В. Е. Лукьяненко A.C., Обидов Б. А., Светлов В. Н., Степин Е. В. Рост шероховатости на поверхности фольги из аморфного сплава Fe70Crl5B15 как отклик на растягивающую нагрузку // Письма в ЖЭТФ. -1993. Т. 57. — № 6. — С. 343−345.
  27. А.Я., Красико В. Н. Трещиностойкость сталей магистральных трубопроводов. Киев: Наукова думка, 1990. — 176 с.
  28. В.Н., Лабунец В. Г. Быстрый алгоритм совмещения изображений, инвариантный к повороту и масштабу. Деп. в ВИНИТИ, № 5104−85. -Свердловск: Уральский политехнический институт, 1985.-171 с.
  29. В.Н., Максимов М. В. Вторичные преобразователи сигналов изображений. Одесса: Астропринт, 1997. — 176 с.
  30. А.Б., Бахтин В. Г. Прикладная голография. Исследования процессов деформации металлов. М.: Металлургия, 1988. — 235 с.
  31. А.Б., Полухин П. И., Чиченев H.A. Голография и деформация металлов. -М.: Металлургия, 1982. 192 с.
  32. М.И. Фрактальная механика материалов. Мн.: Выш. Шк., 2002. -304 е.: ил.
  33. Л.С., Хакимов А. Н. Металловедение сварки и термическая обработка сварных соединений. М.: Машиностроение, 1989. — 336 с.
  34. П.С. Алгоритмы и программные средства анализа оптических изображений поверхности материалов для оценки их деформации: Дис. канд. техн. наук. Томск, 2009. — 179 с.
  35. А. Введение в .NET 4.0 и Visual Studio 2010 для профессионалов. -Вильяме, 2010. -416 с.
  36. A.A., Кибиткин В. В., Плешанов B.C. Компенсация погрешности измерения фрактальной размерности путем линейныхпреобразований. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2011. — № 2. — С. 16−22.
  37. В. В. Алешин В.Г. и др. Электронная структура и состав поверхностных сплавов // Металлофизика. 1982. — Т.4. — № 4. — С. 58−63.
  38. И.В. Применение света неон-гелиевого лазера для исследования поверхностей // Физика твердого тела и термодинамика. Новосибирск -Наука, 1971.-С. 24−28.
  39. Оптический производственный контроль / Под ред. Д. Ма-С-60 лакары- Пер. с англ. Е. В. Мазуровой и др.- Под ред. А. И. Соснова. М.: Машиностроение, 1985. — 400с., ил.
  40. Ю.И., Щепинов В. В., Яковлев В. В. Голографические интерференционные методы измерения деформаций. М.: Наука, 1988. -247 с.
  41. A.B., Клименов В. А., Абрамовская H.JL, Сон A.A. Зарождение и развитие потоков дефектов на поверхности деформируемого твердого тела // Физическая мезомеханика. 2000. — Т.З. — № 1. — С. 83−92.
  42. В.Е. Физическая мезомеханика новая парадигма на стыке физики и механики деформируемого твердого тела. // Физическая мезомеханика. -2003. — Т. 6. — № 4. — С. 9−36.
  43. В.Е. Физическая мезомеханика поверхностных слоев твердых тел // Физическая мезомеханика. 1999. — Т. 2. — № 6. — С. 5−23.
  44. В.Е., Гриняев Ю. В. Синергетические принципы физической мезомеханики // Физическая мезомеханика. 2000. — Т. 3. — № 6. — С. 5−36.
  45. В.Е., Панин A.B. Эффект поверхностного слоя в деформируемом твердом теле // Физическая мезомеханика. 2005. — Т.8. — № 5. — С. 7−16.
  46. В.Е., Плешанов B.C., Кибиткин В. В., Сапожников C.B. Анализ полей векторов смещений и диагностика усталостного разрушения алюминиевого сплава на мезоуровне // Дефектоскопия. 1998. — № 2. — С. 80−87.
  47. C.B. Исследование пластической деформации и разрушения поликристаллических материалов на основе алюминия методами технического зрения: Дис. канд. техн. наук. Томск, 1997. — 223 с.
  48. В.Е., Физическая мезомеханика поверхностных слоев твердых тел. // Физическая мезомеханика. 1999. — Т. 2. — № 6. — С. 5−24.
  49. B.C. Мезомасштабные механизмы локализации пластического течения и разрушения и критерии диагностики механического состояния поликристаллов с макроконцентраторами напряжениц. Томск, 2003. -328 с.
  50. B.C., Кибиткин В. В., Напрюшкин A.A., Солодушкин А. И. Измерение деформации материалов методом корреляции цифровых изображений // Известия Томского политехнического университета. Математика и механика. Физика. 2008. — Т.312. № 2, с. 343−349.
  51. B.C., Напрюшкин A.A., Кибиткин В. В. Особенности применения теории фракталов в задачах анализа изображений // Автометрия. 2010. — № 1, т. 46. — С. 86 — 97.
  52. У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. -Кн.2 — 480 с. ил.
  53. Д.Н., Иванов А. С., Фадеев В. В. Надежность машин. М.: Высшая школа, 1988,-240 с.
  54. Р., Мортон К. Разностные методы решения краевых задач. М.: Мир, 1972.-418 с.
  55. В.А., Балохонов P.P., Карпенко Н. И. Моделирование механического поведения материалов с учетом трехмерной внутренней структуры // Физическая мезомеханика. 2004. — Т.7. — № 2. — С. 71−79.
  56. Ю.Н. Импульсные технологические процессы сварки и наплавки. -Новосибирск: Наука, 1994. 108 с.
  57. Л.И. Механика сплошной среды, Т.1 2, — М.: Наука, 1983. — 528 с.
  58. В.А. Методы компьютерной обработки изображений. 2-е изд. испр. М.: Физматлит, 2003. — 783 с.
  59. В.И., Панин C.B. Оптико-телевизионный метод исследования поведения и диагностики состояния нагруженных материалов и элементов конструкций // Вычислительные технологии. — 2003. Т. 8. — Спец. вып. — С. 10−25.
  60. Теория сварочных процессов / Под ред. В. В. Фролова. М.: Высшая школа, 1988.-559 с.
  61. Ударные волны и экстремальные состояния вещества, под ред. А. И. Фортова, Л. В. Альтшулера, Р. Ф. Трунина, В. Е. Фунтикова, М.: Наука, 2000. — 425 с.
  62. М. Конечно-разностная схема для решения задач, зависящих от трех пространственных координат и времени, в сб. Численные методы в механике жидкостей, М.: Мир, 1973. — С. 115−119.
  63. М. Расчет упруго-пластических течений, Вычислительные методы в гидродинамике под ред. Олдера О, Фернбаха С, Ротенберга.М., -М: Мир, 1967. С. 212−263.
  64. Физическая мезомеханика и компьютерное конструирование материалов / Под ред. В. Е. Панина. Новосибирск: Наука, 1995. — Т. 1. — 298 е., Т. 2. -320 с.
  65. А.П. Прикладная механика твердого деформируемого тела. М.: Наука, 1975.-Т.1.-832 с.
  66. В.М. Физика разрушения. — М.: Металлургия, 1970. 344 с.
  67. М. Оптика спеклов. М.: Мир, 1980. — 180 с.
  68. Я.Б., Зилова Т. К., Демина Н. И. Изучение пластических деформаций и разрушения методом накатных сеток. М.: Оборонгиз, 1962.- 188 с.
  69. М. Фотоупругость. М.: Л. ОГИЗ ГИТТЛ, 1948. — Т. 1. — 432 е.- ГИТТЛ, 1950. — Т. 2. — 488 с.
  70. Р.В. Деформация и механика разрушения конструкционных материалов. М.: Металлургия, 1989. — 576 с.
  71. Т.Ш., Вайнштейн A.A., Кошкин Г. К., Стрижак В. А. Определение параметров распределений пластической микродеформации зерен поликристаллов // Заводская лаборатория. 1976. — Т. 42, № 8. — С. 10 081 012.
  72. A.A. Безопасное усталостное разрушение элементов авиаконструкций. Синергетика в инженерных приложениях. Уфа: Монография, 2003. — 803 с.
  73. А.Р. Эволюция рельефа поверхности тонких пленок в процессе их формирования и при внешних воздействиях: фрактальный анализ: Дис. физ. мат. наук. — Томск, 2001. — 179 с.
  74. Экспериментальная механика / Ред. А. Кобаяси. М.: Мир, 1990. — Кн. 1. -615 е.- Кн. 2.-551 с.
  75. Alloy Wire International: Incoloy 825 Alloy. -http://www.alloywire.com/incoloyalloy825.html. (10.09.2010).
  76. Anderson M.P., Srolovitz D.J., Crest G.S., Sahni P. S. Monte Carlo simulation of grain growth in textured metals // Acta metal., 1984. V.32. P. 783−789.
  77. Beghdadi A., Mebah M., Monteil J. A fast incremental approach for accurate measurement of the displacement field // Image and Vision Computing, 2003. V.21.P. 383−399.
  78. Beghdadi A., Mebah M., Monteil J. A fast incremental approach for accurate measurement of the displacement field // Image and Vision Computing, 2003. V.21. P. 383−399.
  79. Chaudhuri B.B., Sarkar N. and Kundu P. Improved fractal geometry based texture segmentation technique // IEEE Proceedings E, 1993. V. 140. P. 233 241.
  80. Clarke K.C. Computation of the fractal dimension of topographic surfaces using the triangular prism surface area method // Computers and Geosciences, 1986. V. 12. P. 713−722.
  81. De Jong S.M. and Burrough P.A. A fractal approach to the classification of Mediterranean vegetation types in remotely sensed images // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1995. V. 61. P. 1041−1053.
  82. Dubuc В., Roques-Carmes C., Tricot C., and Zucker S.W. The variation method: a technique to estimate the fractal dimension of surfaces // Visual Communications and Image Processing, 1987. V. 845. P. 241−248.
  83. Geiger J., Roosz A., Barkoczy P. Simulation of grain coarsening in two dimensions by cellular-automaton // Acta mater., 2001. V. 49. P. 623−629.
  84. Ghosh S., Nowak Z., Lee K. Quantitative characterization and modeling of composite microstructures by Voronoi cells // Acta Mater., 1997. V. 45. P. 2215−2237.
  85. Gryttena F., Daiyana H., Polanco-Loriab M. and Dumoulinb S. Use of digital image correlation to measure large-strain tensile properties of ductile thermoplastics // Polymer Testing. September 2009. V. 28, № 6. P. 653−660.
  86. Jaggi S., Quattrochi D.A., and Lam N.S.-N. Implementation and operation of three fractal measurement algorithms for analysis of remote-sensing data // Computers and Geosciences, 1983. V. 19, № 6. P. 745−767.
  87. Johnson J. B., Thermal Agitation of Electricity in Conductors // Phys. Rev., -July 1928. N. 32. P. 97−109.
  88. Kawasaki K., Nagai T., Nakashima K. Vertex models for two-dimensional grain growth // Phil Mag B, 1998. V.60. P.399−407.
  89. Kowalski W., Wilk J., Martan J. Surface morphology of steel and titanium induced by ion beam bombardment Comprehensive analysis // Vacuum, 2009. V. 83. P. 208−213.
  90. Krill C.E., Chen L.-Q. Computer simulation of 3-D grain growth using a phase-field model // Acta Mater., 2002. V. 50. P. 3057−3073.
  91. Lam N.S.-N. and Moellering H. Measuring the fractal dimension of surface. Proceedings, Sixth International Symposium on Computer-assisted Cartography (Auto-Carto 6), Ottawa, Canada, 1983. V. 2. P. 319−328.
  92. Lam N.S.-N., Qiu H.L., Quattrochi D.A. and Emerson C.W. An evaluation of fractal methods for characterizing image complexity // Cartography and Geographic Information Science, 2002. V. 29. P. 25−35.
  93. Lavision StrainMaster. http://www.lavision.de/en/products/strainmaster.php (10.05.2010).
  94. Li J.M., Li Lii, Man On Lai, Ralph B. Image-Based Fractal Description of Microstructures. USA: Kluwer Academic Publishers, 2003. 273 p.
  95. Malik D. S., Burton R.P. Java Programming: Guided Learning with Early Objects, Course Technology, USA, 2009. 1056 p.
  96. Mandelbrot B.B. Fractals: Form, Chance and Dimension, W.H. Freeman and Co., San-Francisco, CA, 1977. 365 p.
  97. Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature, W.H. Freeman and Co., New York, NY, 1983.-480 p.
  98. Matsuura K., Itoh Y., Ohmi T., Ishii K. Evaluation of grain shape distribution in polycrystalline materials // Mater Trans JIM, 1994. V. 35. P. 247−253.
  99. Microscopy Installation & Power Guides. http://www.lumenera.com/support/guides-appnotes/microscopy-guides.php (1.10.2010).
  100. Napryushkin A., Kibitkin V., Pleshanov V. Linear transformation based error correction algorithm for fractal dimension estimation of images // Signal Processing, 2010. V. 90. P. 2094−2101.
  101. Nyquist H., Thermal Agitation of Electric Charge in Conductors // Phys. Rev., -July 1928. N. 32. P. 110−113.
  102. Peleg S., Naor J., Hartley R. and Avnir D. Multiple resolution texture analysis and classification // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1984. V. 6, №.4. P. 518−523.
  103. Pentland P. Fractal-based description of natural scenes // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1984. V. 28, №. 6. P. 661−674.
  104. Romanova V., Balokhonov R., Makarov P., Schmauder S. and Soppa E. Simulation of elasto-plastic behaviour of an artificial 3D-structure under dynamic loading // Comput. Mater. Sci., 2003. V.28, Issues 3−4. P. 518−528.
  105. Roy A.G., Gravel G. and Gauthier C. Measuring the dimension of surfaces: A review and appraisal of different methods. Proceedings of the Eighth International Symposium on Computer-Assisted Cartography (Auto-Carto 8), 1987. № 1. V. 26. P. 68−77.
  106. Sayyad Amin J., Ayatollahi Sh., Alamdari A. Fractals characteristics of an asphaltene deposited heterogeneous surface // Applied surface science, 2009. V. 256, № 1. P. 67−75.
  107. Seppanena H., Schaferc R., Kassamakov I., Hauptmannc P., Hseggstroma E. Automated optical method for ultrasonic bond pull force estimation // Microelectronic Engineering. -2010. V. 87, №.9. P. 1796−1804.
  108. Soppa E., Schmauder S., Fischer G., Thesing J., Ritter R. Influence of the microstructure on the deformation behaviour of metal-matrix composites // Comput. Mater. Sci., 1999. V. 16. P. 323−332.
  109. Sun W., Hu G., Gong P. and Liang S. Fractal analysis of remotely sensed images: A review of methods and applications // International Journal of Remote Sensing, 20 November, 2006. V. 27, № 22. P. 4963−4990.
  110. Sun Z., Lyons J., McNeill S. Measuring macroscopic deformations with digital image correlation // Optics and Lasers in Engineering, 1997, V. 27, P. 409−428.
  111. TATE N.J. Estimating the fractal dimension of synthetic topographic surfaces // Computers and Geosciences, 1998. V.24. P. 325−334.
  112. Voss R.F. Fractals in nature: from characterization to simulation. In: Barnsley M.F., Devaney R.L., Mandelbrot B.B., Peitgen H.-O., Saupe D., Voss, R.F. (Eds.), The Science of Fractal Images. Springer, New York, 1988. P. 21−70.
  113. Wilkins M. Use of artificial viscosity in multidimensional fluid dynamic calculations //J. of Comput. Phys., 1980. V.36. P. 281−303.
  114. Wilkins M.L., Guinan M.W. Plane stress calculations with a two dimensional elastic-plastic computer program, UCRL-77 251, University of California, Lawrence Livermore Laboratory, 1976. 16 p.
  115. Wray P.J. Strain-rate of tensile failure of a polycrystalline material at elevated temperatures //1. Appl. Phys, 1969. V. 40, № 10. P. 4018−4029.
  116. Wray P.J. Tensile plastic instability at an elevated temperature and its dependence upon strain rate // J. Appl. Phys, 1970. V. 41, № 8. P. 3347−3352.
  117. Zamyatin A. Advanced Processing of Remote Sensing Data for Land Use and Land Cover. LAP Lambert Academic Publishing AG & Co. KG, Saarbrucken, Germany, 2010. 232 p.
  118. Zangwill A. Physics of surfaces. Cambridge: Cambridge Univercity Press. -1988.-536 p.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!