Научная статья на тему 'Эталонная оценка качества изображений композиционных материалов, подверженных воздействию положительных и отрицательных температур'

Эталонная оценка качества изображений композиционных материалов, подверженных воздействию положительных и отрицательных температур Текст научной статьи по специальности «Технологии материалов»

CC BY
215
35
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Вестник МГСУ
ВАК
RSCI
Ключевые слова
КОМПОЗИЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ / ЭТАЛОННАЯ ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ / ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЕ И ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ ТЕМПЕРАТУРЫ / COMPOSITE MATERIALS / REFERENCE IMAGE QUALITY ASSESSMENT / POSITIVE AND NEGATIVE TEMPERATURES

Аннотация научной статьи по технологиям материалов, автор научной работы — Афонин Виктор Васильевич, Ерофеева Ирина Владимировна, Зоткина Марина Михайловна, Емельянов Денис Владимирович, Подживотов Николай Юрьевич

Введение. Рассмотрен вопрос сравнительной оценки качества изображений, полученных в результате сканирования тестовых композиционных материалов, экспонированных в условиях циклического воздействия положительных и отрицательных температур. Осуществлена сортировка образцов относительно эталонной числовой метрики, выраженной в процентах. Материалы и методы. Сравниваемые композиты отличаются по составу относительно контрольного образца. Периодическое сканирование испытуемых композитов проводится в течение нескольких контрольных точек времени. Сравнительный анализ качества изображений тестовых композитов выполняется как в течение всего времени экспонирования, так и в контрольных точках времени. На основе существующего алгоритма Structural Similarity Index for measuring image quality (SSIM индекс структурного сходства для измерения качества изображения) выявлены процентные показатели качества образцов в зависимости от состава и времени экспонирования. Полученные результаты позволяют осуществлять отбор композиционных материалов в соответствии с уровнем структурного сходства по структурным цветовым характеристикам. Согласно алгоритму SSIM получающиеся значения метрик лежат в диапазоне [-1; +1]. Полное структурное сходство соответствует величине, равной единице. Предлагается метрику SSIM выражать в процентах с преобразованием того, что изменение цветового структурного различия относительного контрольного образца может изменяться от нуля до 100 %. Результаты. Для предлагаемого способа сравнения изображений отсканированных образцов композиционных материалов использовалось десять образцов различного состава. Числовые результаты эксперимента с их графической визуализацией дают наглядное представление о характере изменения цветовых характеристик относительно контрольного образца. Последовательная оценка в точках экспонирования показывает характер изменения свойств материалов от длительности экспонирования в условиях циклического изменения положительных и отрицательных температур. Выводы. Предложенная эталонная оценка качества изображений на основе существующего алгоритма SSIM позволяет оперативно исследовать группы материалов, изменение свойств которых вызвано их экспонированием в неблагоприятных эксплуатационных условиях.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по технологиям материалов , автор научной работы — Афонин Виктор Васильевич, Ерофеева Ирина Владимировна, Зоткина Марина Михайловна, Емельянов Денис Владимирович, Подживотов Николай Юрьевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Reference image quality assessment of composite materials exposed to positive and negative temperatures

ABSTRACT Introduction. The question of a comparative assessment of the quality of images obtained as a result of scanning test composite materials exposed under the cyclic effects of positive and negative temperatures is considered. The samples are sorted relative to the reference numerical metric expressed as a percentage. Materials and methods. The compared composites differ in composition relative to the control sample. Periodic scanning of the tested composites is carried out during several control points of time. A comparative analysis of the image quality of test composites was carried out both during the entire exposure time and at the control points of time. On the basis of the existing algorithm Structural Similarity Index for measuring image quality (SSIM), percentage indicators of sample quality were determined depending on the composition and exposure time. The results obtained allow the selection of composite materials in accordance with the level of structural similarity in structural color characteristics... ABSTRACT Introduction. The question of a comparative assessment of the quality of images obtained as a result of scanning test composite materials exposed under the cyclic effects of positive and negative temperatures is considered. The samples are sorted relative to the reference numerical metric expressed as a percentage. Materials and methods. The compared composites differ in composition relative to the control sample. Periodic scanning of the tested composites is carried out during several control points of time. A comparative analysis of the image quality of test composites was carried out both during the entire exposure time and at the control points of time. On the basis of the existing algorithm Structural Similarity Index for measuring image quality (SSIM), percentage indicators of sample quality were determined depending on the composition and exposure time. The results obtained allow the selection of composite materials in accordance with the level of structural similarity in structural color characteristics. According to the SSIM algorithm, the resulting metric values are in the range [-1; +1]. Full structural similarity corresponds to a value equal to one. It is proposed to express the SSIM metric as a percentage with the transformation that the change in the color structural difference of the relative control sample can vary from zero to 100 %. Results. For the proposed method of comparing images of scanned samples of composite materials, ten samples of composite materials of different composition were used. Numerical results of the experiment with their graphical visualization give a clear idea of the nature of the change in color characteristics relative to the control sample. Consistent evaluation at the exposure points shows the nature of changes in the properties of materials from the duration of exposure to cyclic changes in positive and negative temperatures. Conclusions. The proposed benchmark image quality assessment based on the existing SSIM algorithm allows you to quickly investigate groups of materials, the change in properties of which is caused by their exposure in adverse operating conditions. function show_eabstract() { $('#eabstract1').hide(); $('#eabstract2').show(); $('#eabstract_expand').hide(); } ▼Показать полностью

Текст научной работы на тему «Эталонная оценка качества изображений композиционных материалов, подверженных воздействию положительных и отрицательных температур»

УДК 620.1:691.32 DOI: 10.22227/1997-0935.2019.1.83-93

Эталонная оценка качества изображений композиционных материалов, подверженных воздействию положительных и отрицательных температур*

В.В. Афонин1, И.В. Ерофеева2, М.М. Зоткина1, Д.В. Емельянов1, Н.Ю. Подживотов3

'Национальный исследоеателъскийМордоеский государстеенныйуниеерситет имени Н.П. Огарева

(МГУим. Н.П. Огарева), 430005, г. Саранск,ул. Большевистская, д. 68; 2 Научно-исследовательский институт строительной физики Российской академии архитектуры и строительных наук (НИИСФ РААСН), 127238, г. Москва, Локомотивный пр., д. 21; 3 Всероссийский научно-исследовательский институт авиационныхматериалов (ВИАМ),

105055, г. Москва,ул. Радио, д.17

АННОТАЦИЯ

Введение. Рассмотрен вопрос сравнительной оценки качества изображений, полученных в результате сканирования тестовых композиционных материалов, экспонированных в условиях циклического воздействия положительных и отрицательных температур. Осуществлена сортировка образцов относительно эталонной числовой метрики, выраженной в процентах.

Материалы и методы. Сравниваемые композиты отличаются по составу относительно контрольного образца. Пе- ^ ® риодическое сканирование испытуемых композитов проводится в течение нескольких контрольных точек времени. (Я о Сравнительный анализ качества изображений тестовых композитов выполняется как в течение всего времени экс- з i понирования, так и в контрольных точках времени. На основе существующего алгоритма Structural Similarity Index ^ к for measuring image quality (SSIM — индекс структурного сходства для измерения качества изображения) выявлены S _ процентные показатели качества образцов в зависимости от состава и времени экспонирования. Полученные резуль- S Г таты позволяют осуществлять отбор композиционных материалов в соответствии с уровнем структурного сходства О по структурным цветовым характеристикам. Согласно алгоритму SSIM получающиеся значения метрик лежат в диапазоне [-1; +1]. Полное структурное сходство соответствует величине, равной единице. Предлагается метрику SSIM r выражать в процентах с преобразованием того, что изменение цветового структурного различия относительного 8 контрольного образца может изменяться от нуля до 100 %. 8 _

Результаты. Для предлагаемого способа сравнения изображений отсканированных образцов композиционных ма- n S териалов использовалось десять образцов различного состава. Числовые результаты эксперимента с их графиче- S z ской визуализацией дают наглядное представление о характере изменения цветовых характеристик относительно о 9 контрольного образца. Последовательная оценка в точках экспонирования показывает характер изменения свойств ^ 7 материалов от длительности экспонирования в условиях циклического изменения положительных и отрицательных S о температур. О 3

Выводы. Предложенная эталонная оценка качества изображений на основе существующего алгоритма SSIM позволяет оперативно исследовать группы материалов, изменение свойств которых вызвано их экспонированием в неблагоприятных эксплуатационных условиях.

отрицательные температуры

и

t r

—— С/3

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: композиционные материалы, эталонная оценка качества изображений, положительные и V м

г 2

У о

Благодарности. Авторы выражают благодарность академику РААСН В.Т. Ерофееву за постановку задачи исследо- 0 — вания цветовых характеристик цементных композитов. С 6

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Афонин В.В., Ерофеева И.В., Зоткина М.М., Емельянов Д.В., Подживотов Н.Ю. Эталонная оценка качества изображений композиционных материалов, подверженных воздействию положительных и отрицательных температур // Вестник МГСУ. 2019. Т. 14. Вып. 1. С. 83-93. 001: 10.22227/1997-0935.2019.1.83-93

i0

<

n o

i i

n =J

CD CD CD

[4

• [

I?

s □ s у с о e к

КЗ 10

* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ: Грант РФФИ и Правительства РМ №18-48-130014 «Пенобе- О 2 тоны на основе электрохимически и элекгромагнитно-активированной воды затворения». 9 9

© В.В. Афонин, И.В. Ерофеева, М.М. Зоткина, Д.В. Емельянов, Н.Ю. Подживотов, 2019

83

Reference image quality assessment of composite materials exposed to positive and negative temperatures

Victor V. Afonin1, Irina V. Erofeeva2, Marina M. Zotkina1, Denis V. Emelyanov1,

Nikolay Yu. Podzhivotov3

1 National Research Ogarev Mordovia State University (MRSU), 68 Bolshevistskaya st., Saransk, 430005, Russian Federation; 2 Research Institute ofBuilding Physics ofthe Russian Academy of Architecture and Building Sciences (N11SFRAASN), 21 Locomotive travel, Moscow, 127238, Russian Federation; 3 All-Russian ScientificResearchlnstitute of AviationMaterials (V1AM), URadio st., Moscow, 105055, Russian Federation

ABSTRACT

Introduction. The question of a comparative assessment of the quality of images obtained as a result of scanning test composite materials exposed under the cyclic effects of positive and negative temperatures is considered. The samples are sorted relative to the reference numerical metric expressed as a percentage.

Materials and methods. The compared composites differ in composition relative to the control sample. Periodic scanning of the tested composites is carried out during several control points of time. A comparative analysis of the image quality of test composites was carried out both during the entire exposure time and at the control points of time. On the basis ofthe existing algorithm Structural Similarity Index for measuring image quality (SSIM), percentage indicators of sample quality were determined depending on the composition and exposure time. The results obtained allow the selection of composite materials in accordance with the level of structural similarity in structural color characteristics. According to the SSIM algorithm, the O ® resulting metric values are in the range [-1; +1]. Full structural similarity corresponds to a value equal to one. It is proposed

to express the SSIM metric as a percentage with the transformation that the change in the color structural difference of the N N relative control sample can vary from zero to 100 %.

Results. For the proposed method of comparing images of scanned samples of composite materials, ten samples of «£ o composite materials of different composition were used. Numerical results of the experiment with their graphical visualization

give a clear idea of the nature of the change in color characteristics relative to the control sample. Consistent evaluation at the exposure points shows the nature of changes in the properties of materials from the duration of exposure to cyclic changes ^ ¡n positive and negative temperatures.

Conclusions. The proposed benchmark image quality assessment based on the existing SSIM algorithm allows you to *- p quickly investigate groups of materials, the change in properties of which is caused by their exposure in adverse operating

S 3 conditions.

** KEYWORDS: composite materials, reference image quality assessment, positive and negative temperatures

Acknowledgments. The author express their gratitude to academician RAASN V.T. Erofeev for the formulation of the problem -¡¡^ $ of studying the color characteristics of cement composites.

FOR CITATION: Afonin V.V., Erofeeva I.V., Zotkina M.M., Emelyanov D.V., Podzhivotov N.Yu. Reference image quality assessment of composite materials exposed to positive and negative temperatures. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow

o ¡g state University of Civil Engineering], 2019; 14:1:83-93. DOI: 10.22227/1997-0935.2019.1.83-93 (rus.). ОТ

^ АНАЛИЗ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ рактеристикам [33-38]. Накоплен также значитель-

■[= § ный опыт по цифровой обработке изображений.

^ Исследованию композиционных материалов Немалое место отводится оценке качества изобра-

8 цементных и других вяжущих уделяется повышен- жений, в первую очередь растровых изображений

° ° ное внимание [1-15]. В многочисленных работах [35, 39-42]. Алгоритмы оценки качества изображе-

§5 ^ по созданию эффективных материалов изучается ний разделяются на субъективные и объективные

2 & оценка их долговечности в условиях воздействия критерии качества изображений. Субъективные

$ ^ негативных факторов [16-32]. Проводится анализ критерии качества вырабатываются группой экс— ф о

2 зико-механических свойств композитов. При этом, Объективные критерии осуществляются автомати-

как правило, композиты помещаются в агрессивную чески программным путем без участия специальной

О jjj эксплуатационную среду с последующим контро- группы экспертов. Алгоритмы объективной оценки

g О лем заданных показателей свойств. качества изображений разделяются на две большие

к ® Для отделочных и других материалов важным группы: эталонные алгоритмы и не эталонные (без-

изменения прочностных и других показателей фи- пертов в количестве от 15 человек и более [35].

I "¡= является сохранение во время эксплуатации цвето- эталонные, no-reference) методы и алгоритмы. Для о и вых характеристик. Имеются различные подходы эталонных алгоритмов характерно сравнение груп-И > к оценке качества композитов по их цветовым ха- пы изображений относительно эталонного образца.

Вторая группа алгоритмов и методов осуществляет оценку качества изображений без сравнения с заданным оригиналом [35].

В строительном материаловедении разрабатываемые новые материалы сопоставляются с имеющимися аналогами, которые прошли практическую проверку. Однако в русле ресурсосберегающих технологий бывает необходимо изменить состав оригинала по различным причинам. Естественно, возникают вопросы исследования характера таких изменений в плане изменения характеристик и свойств с течением эксплуатационного времени. Для этого проводят различные испытания группы образцов различного состава.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Среди эталонных методов и алгоритмов можно выделить следующие [35]:

1. MSE (Mean Squared Error) определяет среднеквадратичное отклонение оригинального и оцениваемого изображений.

2. PSNR (Pick Signal to Noise Ratio). Эта метрика называется мерой отношения сигнала к шуму.

3. SSIM (Structural Similarity Index for measuring image quality — индекс структурного сходства для измерения качества изображения) считается наиболее полной метрикой оценки качества изображений [35, 40-42].

Значения метрики от SSIM лежат в отрезке [-1; +1]. Для идентичных изображений величина метрики SSIM равна 1. Метрика SSIM дает достаточно адекватную для человеческого восприятия оценку качества изображений.

В классическом варианте алгоритм SSIM определяет степень сходства двух изображений по трем составляющим — яркости L(х, у), контрастности С(х, у), структуре S(x, у):

2ц y + K

L( х, у) = -

Ц 2 +ЦУ+к

2ст гст у ■

C (x, у) = - x у

K

СТ + ст„

K

S (х, у) =

K

ст х ст у + K

(1) (2) (3)

1 M

ц v =—У x,

x M±t "

(4)

1 M

=m ъ((x)2

где ах — дисперсия участка для оригинального изображения (ст^ — для оцениваемого) размером М пикселей (окна); ох, о -стандартные отклонения (плюс корень квадратный из дисперсии);

1 M

=м ъ (x)(y),

(6)

где х — матрица значении пикселей оригинального (эталонного) изображения; у — матрица значений пикселей оцениваемого изображения;

где ^ — среднее арифметическое значение для участка оригинального изображения (д^ — для оцениваемого) размером Мпикселей (окна);

(5)

где стх — корреляционный момент участков сравниваемых изображений; К = 0,01 — выравнивающий коэффициент, предотвращающий деление на число, близкое к нулю [35].

Возможные варианты определения выравнивающего коэффициента приведены в работе [42].

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Введенные формулы показывают всесторонний аспект оценки качества сравниваемых изображений: учитывается яркость, контрастность, структура изображений, соответственно, вычисляются средние значения пикселей, дисперсии и стандартные отклонения, корреляционные моменты. В связи с этим алгоритм SSIM был применен для сравнительной оценки качества цементных композитов различного состава по их отсканированным изображениям в течение заданного времени экспонирования при циклическом воздействии положительных и отрицательных температур.

РЕЗУЛЬТАТЫ

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ

Для проведения численного эксперимента были взяты несколько составов композитов: цементный камень на основе теста нормальной густоты (состав № 1); цементный камень с повышенным водосодер-жанием (состав № 2); цементный камень на основе теста нормальной густоты с поликарбонатным суперпластификатором (состав № 3); цементный композит с суперпластификатором, наполненный песком фракций 0-0,63 и 0,63-2,5 мм (состав № 6); цементный композит с суперпластификатором, наполненный песком фракций 0-0,63 и 0,63-2,5 мм с добавкой микрокварца (состав № 4); цементный композит с суперпластификатором, наполненный песком фракций 0-0,63 и 0,63-2,5 мм с добавкой микрокварца микрокремнезема (состав № 5); цементный камень, изготовленный на активированной воде затворения (состав МЗ); цементный камень с двумя видами пигментов (составы П1 и ПЗ); цементный камень с биоцидной добавкой (состав ТЗ).

Испытания образцов проводились по следующему режиму [43].

1. Охлаждение образцов от комнатной температуры (+23 °С) до -50 °С около часа (50-55 мин).

2. Выдержка образцов при температуре -50 °С — 9 ч.

3. При выключенной камере естественное нагревание образцов до комнатной температуры (+23 °С) — не менее 5 ч.

< п

(D ф

(Я О

ii G Г

S С

о

0 CD

CD _

1

n СО

<Q N

СЯ 1

Я 9

c 9

8 3

о (

t r

a n

CO CO

i 3 С 0

0 -

CO

1

v 0

0 о

По

1 i п =J CD CD CD

[4

I?

s □ s у с о e к

КЗ 10

о о

(О (О

Табл. 1. Отсканированные тестовые изображения композитов, выдержанных в условиях циклического изменения положительных и отрицательных температур

Table 1. Scanned test images of composites, sustained in cyclical conditions positive and negative temperatures

Номер состава / Время выдержки, сут / Holding time, day

4. Выдержка образцов при комнатной температуре (+23 °С) — 9 ч.

Отсканированные изображения исследуемых композитов приведены в табл. 1, в которой контрольный состав дан под номером 1.

Размеры изображений, приведенные в табл. 1, равны 500 х 300 пикселей (рх).

Модельные эксперименты проводились как по столбцам табл. 1, так и по всей совокупности данных, которые включены в табл. 1. При этом метрики от алгоритма SSIM определялись относительно контрольного образца № 1, для которого метрика принимается равной нулю в результате преобразования метрики алгоритма SSIM в виде 100 — S1, где S1 — метрика для контрольного образца, выраженная в процентах. Поскольку сравнение изображения с самим собой дает метрику, равную 1, то, переходя к процентам, получим метрику для контрольного образца, равную нулю.

В табл. 2 сведены результаты расчетов по степени различия метрик оценки качества изображений — отсканированных изображений композитов с различными составами.

Данные в табл. 2 отражают тот факт, что чем больший процент для метрики, тем большее цветовое различие между контрольным образцом и сравниваемым композитом.

В табл. 3 приведены отсортированные значения данных из табл. 2.

Как видно из табл. 3, степень отличия образцов относительно контрольного композита (№ 1) изменяются в течение времени выдержки в условиях положительных и отрицательных температур. Композит ПЗ во всех случаях наиболее заметно отличается от контрольного образца. Цветовое различие с вычислением метрик можно выполнить для всех образцов, сгруппированных в один массив данных. В целях наглядности это показано на двух диаграммах (рис. 1, 2), где композиты отсортированы по величине метрик сравнения относительно контрольного образца первого и второго уровней различия. Этот образец обозначен как 1-0. Остальные маркируются как 1-15, 1-45, МЗ-0, МЗ-15, МЗ-45 и т.д. в соответствии с табл. 1.

Отсортированные композиты по величине числовой метрики сведены в табл. 4.

Приведенные в табл. 4 значения числовых метрик цветового различия относительно контрольного образца 1-0, позволяют оценить свойства композитов, выдержанных в условиях циклического воздействия положительных и отрицательных температур. Расчеты выполнены в предположении, что контрольный образец является наилучшим композиционным материалом по сравнению с остальными данной группы.

< п

ф е t о

i H k 1

G Г S С

Табл. 2. Значения метрик для композитов, выдержанных в условиях циклического изменения положительных и отрицательных температур

Table 2. Values of metrics for composites that are maintained in conditions of cyclical changes of positive and negative temperatures

Номер состава / Метрики, % / Metrics, %

No. composition Начальная метрика / Initial metric Метрика после 15 сут выдержки / Metric after 15 days of exposure Метрика после 45 сут выдержки / Metric after 45 days of exposure

1 0,0000 0,0000 0,0000

2 35,1078 41,5795 47,1206

3 43,4075 40,7898 49,6991

4 32.8382 51,6802 64.1244

5 49,3210 46.9825 47,0999

6 51,0296 49,6153 61,0115

M3 44,6877 38,1953 44,3495

П1 / PI 58,2363 59,3705 60,6028

ПЗ / P3 78,5650 78,0796 81,0331

T3 58,9799 58,7409 60,9803

о

0 CD

CD _

1 n

<Q N ОТ 1

ОТ 9

c g

S S ОТ (

t r t

ОТ От

1-й r

2

со о

f ^

со

i v 0

ОТ о

i i n

CD CD CD

[4

[ [

I?

S □

s у с о e к

M 10

о о

i -г'

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Табл. 3. Значения метрик композитов, отсортированные относительно контрольного образца Table 3. The metric values of the composites are sorted with respect to the reference sample

Время выдержки, сут / Holding time, day

Обозначения композитов / Designation of composites

0 1 4 2 3 M3 5 6 П1 / PI T3 ПЗ / P3

15 1 M3 3 2 5 6 4 T3 П1 / PI ПЗ / P3

45 1 M3 5 2 3 П1 / PI T3 6 4 ПЗ / P3

9 ®

о о

сч N

¡г ш

U 3

> (Л С (Л

Йг

и

<U <u

с с

1= '«?

О ш

о ^ о

со О

СО ч-

4 °

о со

см £

га

Композиты / Composites Рис. 1. Распределение метрик первого уровня различия композитов Fig. 1. Distribution of metrics of the first level of difference of composites

fb

« I

38

о 2

a> ? °

CO С CO T3 _8 8

о

8

С«

■a

Композиты / Composites Рис. 2. Распределение метрик второго уровня различия композитов Fig. 2. The distribution of metrics of the second difference level composites

Табл. 4. Значения отсортированных композитов по возрастанию цветовых различий

Table 4. Values of sorted composites by increasing color differences

Обозначения композитов / Designation of composites Значения цветовых различий, % / Values of color differences, % Обозначения композитов / Designation of composites Значения цветовых различий, % / Values of color differences, %

1-0 0,0000 4-15 48,8458

4-0 32,8382 5-0 49,3210

2-0 35,1078 6-15 49,4278

1-15 37,9223 6-0 51,0296

МЗ-15 38,1698 6-45 56,3808

МЗ-45 40,0445 4-45 57,3513

2-45 40,5918 П1-45 / Pl-45 57,7652

3-15 40,6117 П1-0 / Pl-0 58,2363

2-15 41,8500 T3-15 58,4271

5-45 42,7293 П1-15 / Pl-15 58,8457

3-0 43,4075 T3-0 58,9799

1-45 44,0661 T3-45 59,4515

МЗ-0 44,6877 ПЗ-15 / P3-15 73,9773

5-15 46,1321 ПЗ-45 / P3-45 76,0758

3-45 47,2346 ПЗ-0 / P3-0 78,5650

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование существующего алгоритма SSIM эталонной оценки качества изображений позволило выполнить традиционную сравнительную оценку качества композитов относительно контрольного образца. Возникающие искажения на

изображениях тестовых материалов связаны с выдерживанием их в неблагоприятных условиях при циклическом изменении положительных и отрицательных температур. Поскольку алгоритм SSIM реализован во многих системах программирования, то его оперативно можно применять для первичной оценки качества материалов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Нефедов Н.И., Семенова Л.В., Кузнецова В.А., Веренинова Н.П. Лакокрасочные покрытия для защиты металлических и полимерных композиционных материалов от старения, коррозии и биоповреждений // Авиационные материалы и технологии. 2017. № 8. С. 393-404. Б01: 10.18577/20719140-2017-0-8-393-404

2. Ильина Л.В. Повышение прочностных характеристик цементных композитов на основе цемента длительного хранения // Фундаментальные исследования. 2011. № 12-1. С. 112-116.

3. Баженов Ю.М., Чернышов Е.М., Коротких Д.Н. Конструирование структур современных бетонов: определяющие принципы и технологические платформы // Строительные материалы. 2014. № 3. С. 6-14.

4. Бобрышев А.Н., Ерофеев В.Т., Козома-зов В.Н. Физика и синергетика дисперсно-неупорядоченных конденсированных композитных систем. СПб. : Наука, 2012. 476 с.

5. Гусев Б.В. Наноструктурирование бетонных материалов // Промышленное и гражданское строительство. 2016. № 1. С. 7-10.

6. Калашников В.И., Ерофеев В.Т., МорозМ.Н., Троянов И.Ю., Володин В.М., Суздалъцев О.В. Нано-гидросиликатные технологии в производстве бетонов // Строительные материалы. 2014. № 5. С. 88-91.

7. Ерофеев В.Т., Баженов Ю.М., Калгин Ю.И. Дорожные битумоминеральные материалы на основе модифицированных битумов (технология, свойства, долговечность). Саранск : Изд-во Национального исследовательского Мордовского государственного университета им. Н.П. Огарева, 2009. 276 с.

8. Ерофеев В.Т., Твердохлебов Д.А., Тармо-син К.В. и др. Фурфуролацетоновые композиты каркасной структуры / под общ. ред. В.Т. Ерофеева. Саранск : Изд-во Мордовского университета, 2008. 220 с.

9. Королев Е.В., Прошин А.П., Ерофеев В.Т. и др. Строительные материалы на основе серы / под общ. ред. А.П. Прошина. Пенза ; Саранск : Изд-во Мордовского университета, 2003. 371 с.

10. Ерофеев В.Т., Баженов Ю.М., Завали-шин Е.В., Богатое А.Д., Асташов A.M., Корота-ев С.А. и др. Силикатные и полимерсиликатные ком-

< п

ф е t с

Î.Ï

G Г S С

о

0 CD

CD _

1 С/3 n С/3 <Q N СЯ 1

ОТ 9

c 9

8 3 о (

t r

03 03

i 3 С 0

f ^

en

i v 0

0 о

По

1 i n =s CD CD CD

[4

• [

I?

s 5 s у с о e к

to 10 о о

9 ®

о о

сч N

¡É ш

U 3

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

> (Л С (Л

¿i

il

ф Ф

cz £

1= '«?

O ш

O ^ О

CD О

CD ч-

4 °

о

СО

гм £

ОТ

га

« I

со О О) "

СП

15

Z от ОТ С

ОТ ТЗ — ф

ф

о о

с W

■8 iï

позиты каркасной структуры роликового формования / под общ. ред. Ю.М. Баженова, В.Т. Ерофеева. М. : Изд-во АСВ, 2009. 160 с.

11. Бобрышев А.Н., Ерофеев В.Т., Козома-зов В.Н. Полимерные композиционные материалы. М. : Изд-во АСВ, 2013. 480 с.

12. ЕрофеевВ.Т., БаженовЮ.М., Богатое А.Д. и др. Строительные материалы на основе отходов стекла. Саранск : Изд-во Мордовского ун-та, 2005. 120 с.

13. Ерофеев В.Т., Меркулов И.И., Меркулов А.И., Ерофеев П.С. Оптимизация составов бетонов с применением численного моделирования. Саранск : Изд-во Мордовского ун-та, 2006. 100 с.

14. Калашников В.И., Ерофеев В.Т., Тараканов О.В. Суспензионно-наполненные бетонные смеси для порошково-активированных бетонов нового поколения // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2016. № 4 (688). С. 30-37.

15. Ерофеев В.Т., Черкасов В.Д., Лаптев Г.А., Ерофеев П.С., Меркулов А.И. Моделирование свойств металлобетонов // Фундаментальные исследования. 2015. № 2 (17). С. 3699-3708.

16. Ерофеев В.Т., Черкасов В.Д., Емельянов Д.В., Ерофеева И.В. Ударная прочность цементных композитов // Academia. Архитектура и строительство. 2017. № 4. С. 89-94.

17. Максимова И.Н., Макридин Н.И., Ерофеев В.Т., СкачковЮ.П. Структура и конструкционная прочность цементных композитов. М. : Изд-во АСВ, 2017. 400 с.

18. Ерофеева И.В., Афонин В.В., Федорцов В.А., Емельянов Д.В., Подживотов Н.Ю., Зоткина М.М. Исследование поведения цементных композитов в условиях повышенной влажности и переменных положительных температур // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2017. T. 13. № 4. C. 66-81. DOI: 10.22337/2587-9618-201713-4-66-81

19. Соломатов В.И., Ерофеев B.T., Смирнов В.Ф. и др. Биологическое сопротивление материалов. Саранск : Изд-во Мордовского ун-та, 2001. 193 с.

20. Добшиц Л.М. Физико-математическая модель разрушения бетона при попеременном замораживании и оттаивании // Жилищное строительство. 2017. № 12. С. 30-36.

21. Латыпов В.М., Латыпова Т.В., ЛуцыкЕ.В., Федоров П.А. Долговечность бетона и железобетона в природных агрессивных средах. Уфа : Изд-во Уфимского государственного нефтяного технического университета, 2014. 288 с.

22. Загоруйко Т.В. Структурные изменения композиционных материалов в условиях термических воздействий // Пожаровзрывобезопасность. 2011. Т. 20. № 10. С. 8-10.

23. Кряжев Д.В., Смирнов В.Ф. Роль факторов климатического старения в оценке устойчивости

полимерных материалов к действию микроскопических грибов // Пластические массы. 2010. № 6. С. 46-48.

24. Старцев С.А. Биоповреждение строительных конструкций как фактор, снижающий долговечность зданий и сооружений // Проблемы долговечности зданий и сооружений в современном строительстве : сб. тр. Междунар. конф. по проблемам долговечности зданий и сооружений в современном строительстве, 10-12 октября 2007, Санкт-Петербург. СПб. : РИФ «Роза мира», 2007. С. 20-24.

25. Степанова В.Ф., ФаликманВ.Р. Современные проблемы обеспечения долговечности железобетонных конструкций // Бетон и железобетон — взгляд в будущее : науч. тр. III Всерос. (II Междунар.) конф. по бетону и железобетону. М. : НИУ МГСУ, 2014. С. 430-444.

26. Федорцов А.П. Физико-химическое сопротивление строительных композитов и способы его повышения. Саранск : Изд-во Мордовского ун-та, 2015. 464 с.

27. Карпенко Н.И., Карпенко С.Н., Ярмаков-ский В.Н., Ерофеев В.Т. О современных методах обеспечения долговечности железобетонных конструкций // Academia. Архитектура и строительство. 2015. № 1. С. 93-102.

28. Ерофеев В.Т., Смирнов В.Ф., Морозов Е.А., Атыкян Н.А., Смирнова О.Н., Губанов Д.А. и др. Микробиологическое разрушение материалов / под общ. ред. В.Т. Ерофеева, В.Ф. Смирнова. М. : Изд-во АСВ, 2008. 128 с.

29. Ерофеев В.Т., Богатое А.Д., Богатова С.Н., Смирнов В.Ф., Захарова Е.А. Исследование биостойкости строительных материалов с учетом их старения // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Сер. : Строительство и архитектура. 2011. № 22 (41). С. 73-78.

30. Бажанова М.Е., Ерофеев В.Т. Стойкость трубопроводных материалов в условиях воздействия почвенных микроорганизмов // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2012. № 1. С. 31-33.

31. Ерофеев В.Т., Богатое А.Д., Богатова С.Н., Казначеев C.B., Смирнов В.Ф. Влияние эксплуатационной среды на биостойкость строительных композитов // Инженерно-строительный журнал. 2012. № 7 (33). С. 23-31. DOI: 10.5862/МСЕ.ЗЗ.З

32. Ерофеев В.Т., Федорцов А.П., Богатое А.Д., Федорцов В.А. Основы математического моделирования биокоррозии полимербетонов // Фундаментальные исследования. 2014. № 12-4. С. 701-707.

33. Ерофеев В.Т., Афонин В.В., ЧерушоваН.В., Зоткина М.М., Митина Е.А., Зоткин В.Б. и др. Методы и алгоритмы оценки качества поверхности строительных изделий и конструкций // Фундаментальные исследования. 2016. № 4-1. С. 33-40.

34. Ефлов В.Б., Копарев B.C., Васильев С.Б. Разработка метода оптического анализа изображения поверхности образца древесно-цементного композита // Resources and Technology. 2014. Т. 11. № 1. С. 77-110. DOI: 10.15393/j2.art.2014.2841

35. Бабкин П.С., Павлов Ю.Н. Анализ и сравнение объективных методов оценки качества изображений // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2014. № 9. С. 203-215. DOI: 10.7463/0914.0726368

36. Павлюк Е.В. О метриках оценки качества сегментации изображений // Математическое моделирование в естественных науках. 2015. Т. 1. С. 332-336.

37. Демин О.В., Смолин Д.О., Першин В.Ф. Оценка качества смеси сыпучих материалов на основе анализа их цифровых изображений // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 2. С. 157. URL: http://www.science-education.ru/ru/ar-ticle/view?id=8716

38. Сидоров Д.В. К вопросу оценки качества множества восстановленных изображений // Прикладная информатика. 2008. № 4 (16). С. 92-95.

39. Wang!., Simoncelli Е.Р., BovikA.C. Multi-scale structural similarity for image quality assessment // The Thrity-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers, 2003. Pp. 44-50. DOI: 10.1109/ acssc.2003.1292216

40. Wang Z., BovikA.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. Vol. 13. Issue 4. Pp. 600-612. DOI: 10.1109/tip.2003.819861

41. Wang Z., Simoncelli E.P. Translation insensitive image similarity in complex wavelet domain // Proceedings. (ICASSP '05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 2005. Vol. 2. Pp. 673-576. DOI: 10.1109/icassp.2005.1415469

42. Yeganeh H., Wang Z. Objective quality assessment of tone-mapped images // IEEE Transactions on Image Processing. 2013. Vol. 22. Issue 2. Pp. 657667. DOI: 10.1109/tip.2012.2221725

43. Ерофеева И.В. Физико-механические свойства, биологическая и климатическая стойкость по-рошково-активированных бетонов : автореф. дис. ... канд. техн. наук. Пенза, 2018. 28 с.

Поступила вредакцию 18 октября 2018 г.

Принята в доработанном виде 11 ноября 2018 г.

Одобрена для публикации 26 декабря 2018 г.

Об авторах: Афонин Виктор Васильевич — кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева (МГУ им. Н.П. Огарева), 430005, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68, [email protected];

Ерофеева Ирина Владимировна — младший научный сотрудник, Научно-исследовательский институт строительной физики Российской академии архитектуры и строительных наук (НИИСФ РААСН), 127238, г. Москва, Локомотивный проезд, д. 21, [email protected];

Зоткина Марина Михайловна — кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры строительных материалов и технологий, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева (МГУ им. Н.П. Огарева), 430005, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68, zotkina.mm@ yandex.ru;

Емельянов Денис Владимирович — кандидат технических наук, доцент кафедры строительных материалов и технологий, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева (МГУ им. Н.П. Огарева), 430005, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68, [email protected];

Подживотов Николай Юрьевич — кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории прочности и надежности материалов воздушного судна, Всероссийский научно-исследовательский институт авиационных материалов (ВИАМ), 105055, г. Москва, ул. Радио, д. 17, [email protected].

< П

ф е t с

i H

G Г S С

о

0 CD

CD _

1 СО n С/3 <Q N СЯ 1

ОТ 9

c 9

8 3

о (

t r

со со

i 3

-Я ë

f ^

en

i v 0

0 о

По

1 i n =s CD CD CD

REFERENCES

1. Nefyodov N.I., Semyonova L.V., Kuznet-sova V.A., Vereninova N.P. Paint coatings for protection of metallic and polymer composite materials against aging, corrosion and biodeterioration. Aviation Materials and Technologies. 2017; 8:393-404. DOI: 10.18577/2071-9140-2017-0-S-393-404 (rus.).

2. Ilyina L.V. Increasing strength characteristics of composites based oncement cement long-term storage. Fundamental Research. 2011; 12-1:112-116. (rus.).

3. Bazhenov Yu.M., Chernyshov E.M., Korot-kikh D.N. Designing of modern concrete structures:

[4

• [

I?

s □ s у с о e к

to to о о

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

9 9

о о

сч N

К ш

U 3

> (Л

С (Л

il

ф

ф Ф

cz £

1= '«?

О ш

о ^ о

со О

СО ч-

4 °

о

со &

гм ¡о

от

га

CL ОТ

« I

со О

О) "

СП

Z CT ОТ С

ОТ ТЗ — ф

ф

о о

с W ■8

determining principles and technological platforms.

Buildingmaterials. 2014; 3:6-14. (rus.).

4. Bobryshev A.N., Erofeev V.T., Kozoma-zov V.N. Physics and synergetics of dispersion-disordered condensed composite systems. Saint-Petersburg, Science Publ., 2012; 476. (rus.).

5. Gusev B.V. Nanostructuring of concrete materials. Industrial and Civil Engineering. 2016; 1:7-10. (rus.).

6. Kalashnikov V.l., Erofeev V.T., Moroz M.N., Troyanov I.Yu., Volodin V.M., Suzdaltsev O.V. Nano-hydrosilicate technologies in concrete production. Building materials. 2014; 5:88-91. (rus.).

7. Erofeev V.T., Bazhenov Yu.M., Kalgin Yu.I. Road bitumen-mineral materials based on modified bitumen (technology, properties, durability). Saransk, National Research Mordovia State University named after N.P. Ogareva Publ., 2009; 276. (rus.).

8. Erofeyev V.T., Tverdokhlebov D.A., Tarmo-sin K.V. et al. Furfuraceous composites-frame structure. Saransk, Publishing house of the Mordovian University, 2008; 220. (rus.).

9. Korolev E.V., Proshin A.P., Erofeyev V.T. et al. Building materials based on sulfur. Saransk, Publishing house of the Mordovian University, 2003; 371. (rus.).

10. Erofeyev V.T., Bazhenov Yu.M., Zaval-ishin E.V., Bogatov A.D., Astashov A.M., Koro-taev S.A. et al. Silicate and polymer-silicate composites of the frame structure of roller molding. Moscow, ASV Publ., 2009; 160. (rus.).

11. Bobryshev A.N., Erofeyev V.T., Kozom-azov V.N. Polymer composite materials. Moscow, ASV Publ., 2013; 480. (rus.).

12. Erofeyev V.T., Bazhenov Yu.M., Bogatov A.D. et al. Building materials based on glass waste. Saransk, Publishing house of the Mordovian University, 2005; 120. (rus.).

13. Erofeyev V.T., Merkulov I.I., Merkulov A.I., Erofeyev P.S. Optimization of the composition of concrete with the use of numerical modeling. Saransk, Publishing house of the Mordovian University, 2006; 100. (rus.).

14. Kalashnikov V.l., Erofeev V.T., Tara-kanov O.V. The suspension-filled concrete mixtures for powder-activated concretes of new generation. News of higher educational institutions. Construction. 2016; 4 (688):30-37. (rus.).

15. Erofeev V.T., Cherkasov V.D., Laptev G.A., Erofeev P.S., Merkulov A.I. Modeling properties of metallconcrete. Fundamental study. 2015; 2(17):3699-3708. (rus.).

16. Erofeev V.T., Cherkasov V.D., Emely-anov D.V., Erofeeva I.V. Impact strength of cement composites. Academia. Architecture and construction. 2017; 4:89-94. (rus.).

17. Maximova I.N., Makridin N.I., Erofeyev V.T., Skachkov Yu.P. Structure and structural strength of cement composites. Moscow, ASV Publ., 2017; 400. (rus.).

18. Erofeeva I.V., Afonin V.V., Fedortsov V.A., Emelyanov D.V., Podzhivotov N.Yu., Zotkina M.M. Research of behavior of cement composites in conditions of high humidity and variable positive temperatures. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2017; 13(4):66-81. DOI: 10.22337/2587-9618-2017-13-4-66-81 (rus.).

19. Solomatov V.I., Erofeev V.T., Smirnov V.F. et al. Biological resistance of materials. Saransk, Publishing house of the University of Mordovia, 2001; 193. (rus.).

20. Dobshits L.M. Physico-mathematical model of the destruction of concrete with variable freezing and thawing. Housingconstruction. 2017; 12:30-36. (rus.).

21. Latypov V.M., Latypova T.V., Lutsyk E.V., Fedorov P. A. Durability of concrete and reinforced concrete in natural aggressive environments. Ufa, Publishing house of Ufa State Petroleum Technical University, 2014; 288. (rus.).

22. Zagoruiko T.V. The structural changes of the composition materials in the thermal influence conditions. Fire and Explosion Safety. 2011; 20(10):8-10. (rus.).

23. Kryazhev D.V., Smirnov V.F. The role of climatic aging factors in assessing the resistance of polymeric materials to the effect of microscopic mushrooms. Plastic. 2010; 6:46-48. (rus.).

24. Startsev S.A. Biological damage of building structures as a factor that reduces the durability of buildings and structures. Problems of durability of buildings and structures in modern construction : proceedings of the International conference on durability of buildings and structures in modern construction, 10-12 October 2007, St. Petersburg. St-Petersburg, Editorial and publishing firm "The rose of the world", 2007; 20-24. (rus.).

25. Stepanova V.F., Falikman V.R. Advanced topics in assurance of reinforced concrete structural durability. Concrete and reinforced concrete — glance at future : Scientific works of the HI All-Russian (11 International) conference on concrete and reinforced concrete. Moscow, National Research Moscow State University of Civil Engineering Publ., 2014; 430-444. (rus.).

26. Fedortsov A.P. Physico-chemical resistance of building composites and ways to increase it. Saransk, Publishing house of the University of Mordovia, 2015; 464. (rus.).

27. Karpenko N.I., Karpenko S.N., Yarma-kovsky V.N., Yerofeev V.T. The modern methods for ensuring of the reinforced concrete structures durability.

Academia. Architecture and construction. 2015; 1:93102. (rus.).

28. Erofeev V.T., Smirnov V.F., Morozov E.A., Atykyan N.A., Smirnova O.N., Gubanov D.A. et al. Microbiological destruction of materials / under the General editorship of V.T. Erofeev and V.F. Smirnov. Moscow, ASV Publ., 2008; 128. (rus.).

29. Yerofeyev V.T., Bogatov A.D., Bogato-va S.N., Smirnov V.F., Zakharova Y.A. Research of the biological firmness of building materials with provision for their deterioration. Bulletin of Volgograd State University of Architecture and Construction. Ser. : Construction andArchitecture. 2011; 22(41):73-78. (rus.).

30. Bazhanova M.E., Erofeyev V.T. Resistance of pipeline materials under the influence of soil microorganisms. Vestnik of Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov. 2012; 1:31-33. (rus.).

31. Erofeev V.T., Bogatov A.D., Bogatova S.N., Kaznacheev S.V., Smirnov V.F. Influence of the operational environment on biological firmness of building composites. Magazine of Civil Engineering. 2012; 7(33):23-31. DOI: 10.5862/MCE.33.3 (rus.).

32. Erofeyev V.T., Fedortsov A.P., Bogatov A.D., Fedortsov V.A. Bases of mathematical modelling biocorrosion polimer-concrete. Fundamental research. 2014; 12-4:701-707. (rus.).

33. Erofeev V.T., Afonin V.V., Cherushova N.V., Zotkina M.M., Mitina E.A., Zotkin V.B. et al. Methods and algorithms of assessing the quality of the surface of building products and constructions. Fundamental research. 2016; 4-1:33-40. (rus.).

34. Eflov V.B., Koparev V.S., Vasilyev S.B. Development of technique of wood-cement composite surface optical image data analysis. Resources and Technology. 2014; 11(1):77-110. DOI: 10.15393/ j2.art.2014.2841 (rus.).

35. Babkin P.S., Pavlov Yu.N. Analysis and comparison of objective methods for image quality assessment. Science and Education : of the Bauman MSTU. 2014; 9:203-215. DOI: 10.7463/0914.0726368 (rus.).

Received October 18, 2018.

Adopted in a modifiedform on November 11, 2018.

Approvedforpublication December 26, 2018.

36. Pavlyuk E.V. On the metrics of assessing the quality of image segmentation. Mathematical modeling in the naturalsciences. 2015; 1:332-336. (rus.).

37. Demin O.V., Smolin D.O., Pershin V.F. Qualification mixes bulk materials based on their digital images. Modern problems of science and education. 2013; 2:157. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/ view?id=8716 (rus.).

38. Sidorov D.V. On the issue of assessing the quality of many restored images. Applied Informatics. 2008; 4(16):92-95. (rus.).

39. Wang Z., Simoncelli E.P., Bovik A.C. Mul-tiscale structural similarity for image quality assessment. The Thrity-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers, 2003. 2003; 44-50. DOI: 10.1109/acssc.2003.1292216

40. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. IEEE Transactions on Image Processing. 2004; 13(4):600-612. DOI: 10.1109/ tip.2003.819861

41. Wang Z., Simoncelli E.P. Translation insensitive image similarity in complex wavelet domain. Proceedings. (1CASSP '05). IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2005. 2005; 2:673-576. DOI: 10.1109/icassp.2005.1415469

42. Yeganeh H., Wang Z. Objective quality assessment of tone-mapped images. IEEE Transactions on Image Processing. 2013; 22(2):657-667. DOI: 10.1109/ tip.2012.2221725

43. Erofeeva I.V. Physico-mechanical properties, biological and climatic stability of powder-activated concrete: abstract of the thesis for the degree of candidate oftechnicalSciences. Penza, 2018; 28. (rus.).

< DO

<D e t о

i H k 1

G Г S С

о

0 CD

CD _

1 n

<Q N О i

О 9

S g S S о (

t r

со со

About the authors: Victor V. Afonin — Candidate of Technical Science, Associate Professor, Associate Professor of Department of Automated Systems of Information Processing and Management, National Research Ogarev Mordovia State University (MRSU), 68 Bolshevistskaya st., Saransk, 430005, Russian Federation, [email protected];

Irina V. Erofeeva — Junior Researcher, Research Institute of Building Physics of the Russian Academy of Architecture and Building Sciences (NIISF RAASN), 21 Locomotive travel, Moscow, 127238, Russian Federation, [email protected];

Marina M Zotkina — Candidate of Technical Science, Associate Professor, Department of Building Materials and Technologies, National Research Ogarev Mordovia State University (MRSU), 68 Bolshevistskaya st., Saransk, 430005, Russian Federation, [email protected];

Denis V. Emelyanov — Candidate of Technical Science, Associate Professor, Department of Building Materials and Technologies, National Research Ogarev Mordovia State University (MRSU), 68 Bolshevistskaya st., Saransk, 430005, Russian Federation, [email protected];

Nikolay Yu. Podzhivotov — Candidate of Technical Science, Senior Researcher, Laboratory of Strength and Reliability of Aircraft Materials, All-Russian Scientific Research Institute of Aviation Materials (VIAM), 17 Radio st., Moscow, 105055, Russian Federation, [email protected].

i S

-О 0

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

f ^

со

i v 0

0 О

Но

1 i n

CD CD CD

[4

[ [

I?

s □ s у с о e к

M 10

о о

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.