CC BY
15
УДК 620.179.14.05:28.23.37 Астр. Р.М. Якимщ астр. А.О. Мельничук;
асист. О.М. Лкке - НУ "Львiвська полiтехнiка "
РАД1ОХВИЛЕВИЙ МЕТОД НЕРУЙН1ВНОГО КОНТРОЛЮ З ВРАХУВАННЯМ ВНУТР1ШН1Х МЕХАН1ЧНИХ НАПРУЖЕНЬ У ВИПРОМ1НЮВАЧ1
Представлено результати дослiдження радiохвилевих метод1в неруйнiвного контролю. Розроблено метод визначення електрофiзичних параметрiв контрольова-них об'екпв на основi даних 3i штучно! нейронно! мережi, що використовуеться в ра-дiохвилевому дефектоскопi, на основi зразкових об'ектiв. Враховано розподiл внут-рiшнiх механiчних напружень у щшиннш антенi, яка використовуеться у дефектос-копi як випромiнювач та приймач електромагштних хвиль, що дае змогу шдвищити точнiсть вимiрювань електрофiзичних параметрiв об'екта та виявляти неоднорiдностi з рiзним кутом нахилу.
Ключовг слова: неруйшвний контроль, штучна нейронна мережа, внугршш механiчнi напруження, щiлинна антена.
Вступ. Радюхвилев1 методи неруйшвного контролю (НК) Грунтуються на проникаючих властивостях радюхвиль вщ дециметрового до мЫметрово-го д1апазону. Призначення радюхвилево! дефектоскопп - виявлення дефекпв та неоднорщностей у структур1 контрольованих об'еклв i визначення титв i розм1р1в матерiалiв. Радiохвилевий метод НК використовуеться в задачах товщинометрп, дефектоскопп та визначення електрофiзичних параметрiв плоскошарових дiелектричних об'екпв для НК-турбiнних валiв, авiацiйних двигушв, нафтосвердловинних труб, з чого постае проблема забезпечення точносп вимiрювань у рiзних температурних режимах роботи дефектоскопа.
На сьогодш в НВЧ-дiапазонi як випромiнювачi найчастiше використо-вують рупорш антени, при цьому мiкрохвилi проникають у вирiб i пiсля тд-силення рееструються приймальним пристроем. Розроблення нових компак-тних пристро!в для неруйшвного тестування матерiалiв е актуальним [1].
Широке застосування ЕОМ та створення на !х базi нового методу про-ведення дослiджень - обчислювального експерименту iстотно розширюе клас ефективно розв'язуваних задач та сприяе проведенню експерименту в коротшi строки i з меншими затратами ресуршв, нiж фiзичний експеримент. Основна проблема при цьому - вибiр мiж детальнiстю опису явищ i можливютю ефективно провести числовi експерименти в реальному чаш. Чим точшше врахову-ються процеси у явищ^ тим складнiшими стають його математичний опис та комп'ютерна модель i тим важче отримати при цьому кшьюсну iнформацiю.
Анал1з останн1х дослвджень. Амплiтудно-фазова дефектоскопiя ба-зуеться на явищi впливу об'ектiв та неоднорщностей у них на електромагшт-ш хвилi, якi вiдбиваються та проходять ^зь контрольований об'ект [2]. На практищ цей метод при односторонньому доступi до контрольованого об'екта реалiзуеться шляхом його опромiнення електромагнiтними хвилями шд кутом до його поверхш, за допомогою випромiнювачiв з елштичною по-ляризацiею [3, 4]. При цьому апертуру приймально-передавально! антени розмiщують всерединi дiелектричноl пласти, приймають вщбип електромаг-нiтнi сигнали, i за результатами вимiрювань визначають наявнiсть дефекпв. Опромiнення контрольованого об'екта електромагнiтним сигналом через дь
електричну пластину зводить до мшмуму вiдбиття вщ 11 зовшшньо! поверхнi i вщповщно до мiнiмального рiвня збудження поверхневих хвиль, що забез-печуе тдвищення роздшьно! здатностi виявлення дефектiв. Також вiдомi способи, у яких застосовуються приймально-передавальнi поляризованi анте-ни, що дае змогу забезпечити можливiсть виявлення стороншх металевих або дiелектричних дефекпв у контрольованих об'ектах [5].
Недолшами згаданих вище методiв е наявнють двох випромiнювачiв, що зменшуе надшнють системи та точнiсть вимiрювань, оскшьки визначення наявностi дефекту вiдбуваеться шляхом порiвняння сигналiв, що поступають з окремо взятих випромiнювачiв, мiж собою. Таким чином, якщо подiбнi за властивостями дефекти знаходяться в зош опромшення двох антен, вони мо-жуть бути не виявленими.
Також вiдомi методи мiкрохвильового НК композитних матерiалiв, якi дають змогу визначати вщносну дiелектричну проникнiсть матерiалiв шляхом прийому вiдбитого вщ об'екта електромагнiтного сигналу [6]. Цей метод полягае у використанш зразюв матерiалiв з вiдомими електрофiзичними параметрами. Цей метод знайшов застосування для визначення термальних де-фекпв у контрольованих об'ектах, а також дефекпв у структурi матерiалу контрольованого об'екта та вирiшуе проблему щентифжацп шляхом порiв-няння прийнятого сигналу з юнуючою базою сигналiв, що вщповщають зраз-ковим матерiалам. Проте в цьому методi присутнiй недолж конструкцшно! складностi та, внаслiдок того, що вш застосовуеться для визначення термальних дефекпв, постае проблема збереження точност вимiрювань за рiзних температурних режимiв.
Виходячи з результапв аналiзу методiв [3-6], можна зробити висновок про доцшьшсть розробки нового високоточного методу радюхвилево! дефек-тоскопп при односторонньому доступi до контрольованого об'екта з можливю-тю визначення наявносп та характеру неоднорiдностей (глибини залягання, розмiрiв та кута нахилу), а також електрофiзичних параметрiв контрольованого об'екта ^електрично! проникностi та товщини). У зв'язку з широким спектром галузей застосування дефектоскопу, виникае необхщнють збереження точностi за температурних впливiв зовнiшнього середовища на випромшювач.
Поставлено завдання розробити модель випромшювача, пiдвищити точнiсть методу радюхвилево! дефектоскопп та зменшити трудомiсткiсть про-цесу навчання штучно! нейронно! мережi (ШНМ), що пов'язана з великою кшьюстю експериментiв для створення навчально! вибiрки. З метою впрова-дження функцп щентифжацп контрольованого об'екта потрiбно розробити базу даних з шформащею про характеристики рiзних клашв зразкових об'ектiв.
Комп'ютерна модель щшинного випромшювача. Для використання в ролi первинного вимiрювального перетворювача iнформацiйного сигналу вщ контрольованого об'екта з неоднорщнютю розроблено двополяризацiйний щ-линний випромшювач (ДЩВ) у виглядi метало^електрично! структури, що дае змогу зменшити конструкцшну складнiсть дефектоскопу. Особливiстю цього ДЩВ е його одночасна робота з двома взаемно перпендикулярними поля-ризацiями, що дае змогу ютотно покращити параметри розпiзнавання конструк-тивних особливостей та властивостей матерiалу контрольованого об'екта [1].
ДЩВ складаегься з металевого екрана 3i щшинною лiнieю та прилег-лим шаром дiелектрика говщиною h i вщносною дiелекгричною проникнiсгю е (рис. 1, а). Щшинний випромiнювач складаеться з двох частин (щшина Щ1 та щшина Щ2), кожна з яких мае свою резонансну частоту i поляризацiю: Щ1 мае резонансну частоту f1= 3.8 ГГц i вертикальну поляризацiю випромь нювання, а Щ2 мае f2=3 ГГц i горизонтальну поляризацiю. Щ1 та Щ2 мають довжини Д1/2 та 12/2, Л1 i Л2 - довжини хвилi у Щ1 та Щ2 вщповщно. Щ1 та Щ2 з'еднанi паралельно у точцi збудження, та працюють у режимi короткого замикання (рис. 1, б).
Рис. 1. Модель ДЩВ та и е^валентна схема
Для моделювання електромагштних випромiнювачiв iснуе ряд засо-бiв, а саме електромагштш 3Б-симулятори, якi використовують рiзнi методи моделювання: CST/MWS (FDTD/FIT), Ansoft/HFSS (FEM), AWR/MWO EM-Sight (MoM), Flomerics/EMC/FLO (TLM), FEKO (MoM/FEM), IE3D (MoM). У [7] наведено результати аналiзу особливостей застосування найбшьш поши-рених з них при моделюванш планарних випромiнюючих структур на базi щiлинних лiнiй передачi. Найкращi результати отриманi в Ansoft HFSS завдя-ки простотi процесу створення моделi та точностi отриманих результапв.
Як контрольований об'ект використано дiелектричнi пластини рiзноl товщини та з рiзним характером неоднорiдностей (вертикальне або горизон-тальне розташування). Для моделi ДЩВ отримано залежнiсть S11 у смузi частот без об'екта та за наявносп двох зразкових об'екпв (рис. 2).
о.оо-
-5.00
-10.00
-15.00
-20.00
-25.00,
З'Л
•
2 И '
I
2.00
2.50
3.00
3.50 4.00 4.50 5.00 Freq [GHz]
Рис. 2. Частотт залежност S11 ДЩВ: 1 - без об'екта; 2 - з об'ектом товщиною 2 мм; 3 - з об'ектом товщиною 7 мм
У цьому випадку, спостерiгаеться зменшення резонансних частот щь линного випромiнювача зi збшьшенням товщини зразкового об'екта, резонан-сш частоти ДЩВ за товщини об'екта 2 мм /1 = 3,33 ГГц, /2' = 2,58 ГГц, а резо-нанснi частоти ДЩВ за товщини об'екта 7 мм /1' = 2,92 ГГц, а /2" = 2,26 ГГц.
На рис. 3 представлено результати дослщження впливу неоднорщнос-тей, яю являють собою горизонтальну та вертикальну тоню металевi нитки.
О ОО т^тт-
-5.00 -10.00 -15.00
рэ
.25.00 ...................................
2.00 2 50 3.00 3 50 4 00 4 50 5.00Freq [GHz:
Рис. 3. Частотт залежност1 SnДЩВ: 1 - об'ект товщиною 7 мм без HeodHopidmcmi; 2 - об'ект з вертикальною неоднорiднiстю;
3 - об'ект з горизонтальною неоднорiднiстю
На рис. 3 спостер^аеться вплив характеру неоднорщносп на величину <Sii в обласл частот f1 ' та f2''.
Врахування впливу внутр1шшх мехашчних напружень у ДЩВ.
Випромшювач - це двошарова структура, що складаеться 3i шару дiелектри-ку та прилеглого до нього металевого шару з коефщентами лiнiйного розши-рення Р\ та вг вiдповiдно. У разi змiни температурного режиму, внаслiдок рiз-ницi коефiцiентiв теплового розширення, у випромiнювачi виникають внут-рiшнi мехашчш напруження (ВМН). Розподiл таких напружень можна отри-мати методом спекл-штерферометрп [8, 9]. Цi напруження викликають нель нiйнiсть розширення випромiнювача:
et = )pXti)dti, (1)
о
де: st - температурна деформащя; в*№) - коефщент нелiнiйного розширення двошарово! структури при температурi t1; t1 - поточна температура (0 < t1 < t). Коефщент температурного розширення P*(t\) враховуе вплив ВМН, що виникають внаслщок температурного розширення у двошаровш структурi ДЩВ, на коефщенти лiнiйного температурного розширення в1 та в2. Для моделювання ВМН у ДЩВ використано метод смужок [10].
Для кожного зразкового об'екта створюеться окремий клас. Для врахування температурного впливу зшмаються частотш залежностi Sn усiх зразко-вих об'ектiв в кожному температурному режимi з дiапазону робочих температур дефектоскопу (-50...+90 °С). Знят частотнi характеристики S11 утворю-ють сiмейства S-параметрiв кожного класу зразкових об'екпв.
На рис. 4-6 представлено имейства >S'-параметрiв щшинного випромь нювача без об'екта (рис. 4), з об'ектом товщиною 7 мм (рис. 5) та з об'ектом з горизонтальною неоднорщнютю (рис. 6).
Рис. 4. Частотш залежностг ДЩВ без об'екта
Рис. 5. Частотнi залежностг ДЩВ з об'ектом товщиною 7мм
Рис. 6. Частотнiзалежност1 ДЩВ з об'ектом, що мктить горизонтальну
неоднорiднiсть
За створеними шмействами S-napaMeTpiB, що утворюють класи об'екпв, проводиться навчання ШНМ, а також забезпечуеться врахування температурних впливiв на роботу ДЩВ, що тдвищуе точнiсть методу НК.
Результати навчання ШНМ. Для задачi iдентифiкацiï об'екпв на ос-новi сiмейств S11 використано ШНМ прямого поширення 3i зворотнiм поши-ренням похибки. Навчальними вибiрками для ШНМ було використано шмей-ства S-параметрiв трьох рiзних класiв об'eктiв (рис. 4-6).
Було проведено аналiз декiлькох алгоритмiв навчання з рiзними зна-ченнями параметрiв. Найкращими виявились такi: Traingda (алгоритм гра-дieнтного спуску з адаптивним навчанням), Traingdx (метод градieнтного спуску 3i врахуванням моментiв i з адаптивним навчанням), Trainrp (порого-вий алгоритм зворотного поширення). Ц алгоритми характеризуються такими параметрами: граничне значення критерiю навчання (Performance), мшь мальне значення градieнта (Gradient), максимальна кшьюсть iтерацiй (Epoch), гранична тривалють навчання (Time), максимально допустимий рiвень пере-вищення помилки контрольноï тдмножини порiвняно з навчальною (Validation Checks).
На рис. 7-9 представлено результати навчання ШНМ.
На рис. 7, а; 8, а; 9, а зображено залежност змши похибки навчання вщ кшькост виконаних ггерацш, на рис. 7, б; 8, б; 9, б представлено отримаш параметри функцш навчання ШНМ. Порiвняльний аналiз результатiв навчання ШНМ функщями Traingda, Traingdx та Trainrp представлено в табл. 1.
Рис. 7. Результати навчання ШНМ функщею Traingda
Рис. 8. Результати навчання ШНМ функщею Traingdx
Рис. 9. Результаты навчання ШНМ функщею Trainrp
Табл. 1. Результаты навчання ШНМ
Функцiя навчання Traingda Traingdx Trainrp
Кiлькiсть ггерацш 416 669 10
Тривалiсть 0:04 01:54 0:01
Градiент 9,65 e-08 9,91 e-09 2,41 e-13
Враховуючи отримаш значення критерто навчання: 4,27 е-09 для навчання за допомогою Traingda, та 0,0462 для Traingdx можна зробити висно-вок, що перша виявилася точшша та процедура навчання була швидшою i тривала 416 iтерацiй протягом 4 с. У випадку алгоритму Тгатгр найменше значення граничного критерто навчання становить 0,0197. В ушх трьох ви-падках процедура навчання припинялася в разi виконання умови досягнення мшмального значення градieнта.
Робота ШНМ перевiрялася на чотирьох тестових сигналах 1пр1-4. Inpl. 3 вщповщають трьом класам об'eктiв, сiмейства характеристик яких зобра-жено на рис. 4-6. Тестовий сигнал 1пр4 вщповщае об'екту, що мiстить верти-кальну неоднорiднiсть.
Табл. 2. Результаты nepeeipKU роботы ШНМ
Traingda Traingdx Trainrp
Inp1 Inp2 Inp3 Inp4 Inp1 Inp2 Inp3 Inp4 Inp1 Inp2 Inp3 Inp4
V1 0,9999 0,0 0,0 0,0 1,0 0 0 0 1,0 0,0 0,0 0
V2 0,0 0,9999 0,0 0,9995 0,0 1,0 0,0 1,0 0,0 1,0 0 0
Уз 0,0001 0,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 1,0 0 0 1,0 1
V4 0,0 0,0 0,0 0 0 0,0 0,0 0 0 0,0 0 0
Як видно з табл. 2, за значеннями на виходах ШНМ у; можна робити висновок про приналежшсть i-го об'екта та i-го класу. Чим ближче це значення до заданого тд час навчання значення target (у цьому випадку 1), тим бшьша ймовiрнiсть приналежностi. yci три функцп навчання забезпечують точне розтзнавання тестових об'eктiв, при цьому Traingda i Traingdx не змог-ли однозначно вiднести сигнал Inp4 до одного з класiв.
Розроблений метод навчання нейронно! мережi з використанням сь мейств параметрiв ДЩВ у рiзних температурних режимах е оптимальним з погляду ресурсозатратностi процесу, та забезпечуе достатнш рiвень точносп та швидкодiю ШНМ. З отриманих результата видно, що модель ШНМ у ре-
жимi навчання Trainrp може бути використана в реальному чаш, що дае змогу швидкого додавання нових класiв об'екпв до бази даних пiд час експлуатацп.
Висновки. У роботi здшснено моделювання ДЩВ та отримано його частотш характеристики Використання ДЩВ з двома поляризащями дае змогу 1дентиф1кувати об'екти та виявляти рiзного характеру неоднорiдностi.
Розроблений метод враховуе вплив внутршшх механiчних напружень у ДЩВ на нерiвномiрнiсть температурного розширення випромiнювача в процесi експлуатацп дефектоскопу.
Ид час проектування ШНМ було дослщжено функцп навчання з р1з-ними параметрами, що дало змогу вибрати оптимально Роботу ШНМ було перевiрено на об'ектах за наявносп неоднорiдностей.
Л1тература
1. Melnychuk A.O. Object detection by precision radiowave defectoscope on the basis of slot radiator with use of artificial neural network / A.O. Melnychuk, R.M. Yakymiv, О.М. Liske // Proc. of International Conference on Antenna Theory and Techniques ICATT'11. - Kyiv, Ukraine, September 20-23, 2011.
2. Т. 5: Неруйшвний контроль i техшчна д1агностика / за ред. З.Т. Назарчука. - Льв1в : Ф1зико-мехашчний ш-т iм. Г.В. Карпенка НАН Укра1ни. - 2001. - Вип. 1134. - С. 395.
3. Пат. RU 2146045 C1, Int.Cl.7 G 01 N 22/02. Способ электромагнитной дефектоскопии / Орлов А.Б., Орлов К.А., Лутин Э.А., Желяева Л.Э.; заявитель и патентообладатель Орлов А.Б., Орлов К.А., Лутин Э.А., Желяева Л.Э, № 99104385/09; заявл. 03.03.1999; опубл. 27.02.2000.
4. Пат. RU 2146047 C1, МПК7 G 01 N 22/02. Способ электромагнитной дефектоскопии / Орлов А.Б., Орлов К.А., Лутин Э.А., Желяева Л.Э.; заявитель и патентообладатель Орлов А.Б., Орлов К.А., Лутин Э.А., Желяева Л.Э, № 99104385/09; заявл. 03.03.1999; опубл. 27.02.2000.
5. Пат. RU 2146046 C1, МПК7 G 01 N 22/02. Способ электромагнитной дефектоскопии / Орлов А.Б., Орлов К.А., Лутин Э.А., Желяев Н.Н.; заявитель и патентообладатель Орлов А.Б., Орлов К.А., Лутин Э.А., Желяев Н.Н, № 99104385/09; заявл. 03.03.1999; опубл. 27.02.2000.
6. Пат. WO 2007/024948 A1, IPC G01N 22/02 (2006.01). System and method for microwave non-destructive inspection / Safai M. [US], Georgeson G.E. [US]; The Boeing company, 15460 Laguna Canyon Road, № PCT/US2006/032915; International Filling Date 23.08.2006; International Filling Date 01.03.2007.
7. Liske О.М. Comparison of computational electromagnetic tools for design and simulation of slot rhombic antenna / О.М. Liske // Матерiали доповщей Мiжнародно! конференци CAD Systems in Microelectronics (CADSM), 11th International Conference The Experience of Designing and Application, Поляна-Свалява, 23-25 лютого 2011 р.
8. Шугайло Ю.Б. Компьютеризированная система ввода и обработки интерферограмм / Ю.Б. Шугайло, В.К. Жуковский, А.Ю. Попов, А.В. Тюрин // Информационные системы в науке, образовании и технике (ИТОНТ) : тез. док. Третей Всеукраинской конф. молодых ученых. - Черкассы. - 2002. - С. 281-282.
9. Жуковський В.К. Дослщження i дiагностика залишкових напружень листових матер> алiв / В.К. Жуковський, А.Р. Гохман, А.Ю. Попов // Мiжнародна конференщя молодих на-уковщв з теоретично! та експериментально! фiзики "ЕВРИКА-2004" : зб. тез конф. - Львiв. -2004. - С. 145.
10. Биргер А.И. Остаточные напряжения / А.И. Биргер. - М. : Изд-во МАШГИЗ. - 1963. - С. 98.
Якымив Р.Н., Мельничук АА., Лиске А.Н. Радиоволновой метод не-разрушающего контроля с учетом внутренних механических напряжений в излучателе
Представлены результаты исследований радиоволновых методов неразруша-ющего контроля. Разработан метод определения электрофизических параметров кон-
тролируемых объектов на основе данных из искусственной нейронной сети, используемой в радиоволновом дефектоскопе, на основе образцовых объектов. Учитывается распределение внутренних механических напряжений в щелевой антенне, которая используется в дефектоскопе в качестве излучателя и приемника электромагнитных волн, что дает возможность увеличить точность измерений электрофизических параметров объектов и выявления неоднородностей с различным углом наклона.
Ключевые слова: неразрушающий контроль, искусственная нейронная сеть, внутренние механические напряжения, щелевая антенна.
Yakymiv R.M., Melnychuk A.O., Liske О.М. Radiowave Method of nondestructive testing considering internal mechanical stresses in transceiver
In this paper research results of radio-wave non-destructive testing are presented. Method of electro-physical parameters testing on basis of data received from artificial neural network learned on exemplary objects. Distribution of internal mechanical stresses in slot-line antenna was taken into consideration, what gives possibility to perform measurements with higher precision. Slot-line antenna is used as transceiver, it gives possibility to detect obstacles with different orientation angles.
Keywords: non-destructive testing, artificial neural network, internal mechanical stresses, slotline antenna.
