WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 15 |
И.Н. ИЩУК, А.И. ФЕСЕНКО, Ю.Ю. ГРОМОВ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СВОЙСТВ СКРЫТЫХ ПОДПОВЕРХНОСТНЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ ВОЛН Москва «Машиностроение» 2008 УДК 621.385.69 ББК z965.06 И98 Р е ц е н з е н т ы:

Доктор технических наук, профессор Московской государственной академии тонкой химической технологии им. М.В. Ломоносова Б.А. Арутюнов Доктор технических наук, профессор Тамбовского государственного технического университета Е.И. Глинкин Ищук И.Н., Фесенко А.И., Громов Ю.Ю.

И98 Идентификация свойств скрытых подповерхностных объектов в инфракрасном диапазоне волн. – М.: Машиностроение, 2008. – 184 с.

ISBN 978-5-94275-441-9 Рассмотрены теоретические и методологические основы обработки информации в оптико-электронных системах инфракрасного (ИК) диапазона волн на основе детерминированных численных моделей, предназначенных для обработки ИК-изображений скрытых подповерхностных объектов и технического диагностирования теплоизоляционных материалов на основе принципов вычислительной теплофизики. Представлены различные специализированные устройства обработки измерительной информации, средство технического диагностирования теплоизоляционных материалов, а также оптикоэлектронная система идентификации тепловых свойств и глубины залегания скрытых подповерхностных объектов.

Для аспирантов, адъюнктов и специалистов по вычислительной математике и математическому моделированию в области теплофизики и обработки ИК-изображений.

УДК 621.385.69 ББК z965.06 Издание осуществлено по гранту Управления образования и науки Тамбовской области по итогам конкурса «Региональная поддержка научных исследований, проводимых ведущими научными школами Тамбовской области» в 2008 году.

ISBN 978-5-94275-441-9 © Ищук И.Н., Фесенко А.И., Громов Ю.Ю., 2008 Научное издание Ищук Игорь Николаевич, Фесенко Александр Иванович, Громов Юрий Юрьевич ИДЕНТИФИКАЦИЯ СВОЙСТВ СКРЫТЫХ ПОДПОВЕРХНОСТНЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ ВОЛН Редактор Т.М. Глинкина Корректор О.М. Гурьянова Инженер по компьютерному макетированию Т.А. Сынкова Сдано в набор 14.11.2008 г. Подписано в печать 24.11.2008 г.

Формат 60 84/16. Бумага офсетная. Гарнитура Times New Roman.

Печать офсетная. Усл. печ. л. 10,69. Уч.-изд. л. 11,0.

Тираж 400 экз. Заказ ООО «Издательство Машиностроение», 107076, Москва, Стромынский пер., Подготовлено к печати и отпечатано в Издательско-полиграфическом центре Тамбовского государственного технического университета 392000, Тамбов, Советская, 106, к. По вопросам приобретения книги обращаться по телефону 8(4752)63-81-E-mail: izdatelstvo@admin.tstu.ru В последнее время метод теплового неразрушающего контроля (ТНК) получил большое распространение, так как резко растет количество диагностируемых объектов, что обеспечивает безаварийную эксплуатацию авиационных систем при технической диагностике их состояния.

Разработка и внедрение тепловых методов контроля позволяют решить задачу диагностики технического состояния от 30 до 50 % различных изделий и материалов, в том числе и тех, которые традиционными методами не могут быть проконтролированы. К основным преимуществам теплового метода относят [1, 2]:

- большой перечень объектов контроля;

- дистанционность контроля или зондирования объектов, в том числе и опасных объектов;

- высокую производительность и безопасность работ;

- возможность пассивного контроля при одностороннем доступе к объекту;

- возможность автоматизации и аппаратной реализации систем теплового контроля, работающих в реальном режиме времени;

- относительно небольшие финансовые затраты на разработку, создание программно-аппаратных средств и внедрение методики ТНК.

Известно, что ТНК по решаемым задачам в авиационно-космической, атомной, жилищно-коммунальной, металлургической, нефтехимической, энергетической, экологической и других отраслях промышленности подразделяется на два направления [3]:

– обнаружение и определение характеристик дефектов в материалах и изделиях из них (от металлов до многослойных конструкций) и регистрация утечек и разрушений в полимерах и композиционных материалах;

– диагностика технического состояния и ТНК качества тепловыделяющих объектов, напряженных состояний несущих конструкций и т.п.

Исследования в области применения методов инфракрасной термографии в решении задач обнаружения дефектов начались в период 1960 – 1970 гг., когда были применены оптико-электронные системы (ОЭС) инфракрасного (ИК) диапазона спектра в авиационно-космической технике и атомной энергетике [3 – 10]. Однако низкие эксплуатационные характеристики как зарубежных, так и отечественных ИК-систем тех лет сдерживали развитие ТНК.

В настоящее время можно говорить о бурном развитии методологии ТНК и ее интенсивном внедрении в промышленную практику. Основным фактором для этого стало новое поколение ИК-приборов: высокоскоростные тепловизоры с неохлаждаемыми болометрами, высокоточные радиометры, термографы. При этом считается практически стандартом снабжение таких ИК-приборов микропроцессорами предварительной обработки информации и устройствами сопряжения с ЭВМ по высокоскоростным каналам Fair Ware, Line или RS-232.

Использование современных ИК-приборов и систем значительно расширило и спектр их применения, в частности для решения задач экологического мониторинга и ликвидации пожаров [11 – 13].

По своей физической сущности ТНК основывается на прямых методах решения задачи теплопроводности для многослойных объектов. Аналитический подход позволяет качественно оценивать время, мощность теплового излучателя, глубину и толщину дефекта, его тепловые свойства. Численные методы для пассивных стационарных задач ТНК позволяют количественно оценить топологию температурного поля и тем самым выявить локальные аномалии на поверхности объекта контроля и связать их с параметрами внутреннего дефекта. Для активных нестационарных задач ТНК становится возможным учитывать временные характеристики работы излучателя и температурных полей. Алгоритмы решения прямой задачи теплопроводности делают возможным вычислительным путем и с приемлемой точностью оценить возможные параметры тепловых методов обнаружения дефектов и тем самым сократить объем экспериментальных исследований. Кроме прямых методов решения задачи теплопроводности для ТНК возросло количество работ, посвященных методам решения обратных задач теплопроводности, позволяющих по результатам измерения температурных полей на поверхности объекта контроля оценить параметры внутренних дефектов [1, 2, 14 – 18].



Наряду с интенсивным внедрением ТНК практически во всех отраслях промышленности продолжаются исследования по применению ИК-термографии и в военной технике. На основе принципов нестационарного ТНК применяются тепловые методы выявления скрытых в грунте мин.

Так, например, миноискатель VMMD (США) использует двухполосную тепловизионную аппаратуру, которая позволяет на фоне подстилающей поверхности обнаруживать мины [19]. Также в вооруженных силах США применяются нашлемные тепловизоры в качестве дополнения к штатным приборам обнаружения, основанным на других физических принципах. Мина как инородное тело, внесенное в почву, искажает ее излучательные и тепловые свойства. При периодически меняющемся солнечном излучении над миной возникает динамический температурный сигнал, достигающий своего максимума в определенное время суток. Применяя специализированный вычислитель, сравнивающий сигнал с заданным уровнем порога чувствительности температурного сигнала, оператор получает информацию об обнаружении мины [1]. В Японии разработан робот-сапер со встроенным в него компьютером и инфракрасными датчиками [20]. Известны отечественные способы поиска мин с использованием ИК-излучения, при которых исследуемую область сканируют в инфракрасном диапазоне, принимают сигналы, сравнивают их с пороговым значением. При превышении амплитуды сигнала указанного порога вырабатывается сигнал, по которому судят о наличии аномального объекта [21]. В частности, известен способ обнаружения мин в почве, при котором облучают поверхность почвы энергией СВЧ и контролируют прирост температуры, получающийся в результате нагрева почвы, на разных участках в зависимости от наличия мины в почве. Сопоставляя контуры участка, на котором зафиксирован прирост температуры, с характерными размерами мины, судят о ее наличии в почве [22].

Недостатком такого подхода является низкая вероятность обнаружения. Чувствительность ИК обнаружителей такого типа имеет сильную зависимость от критерия обнаружения мины – разницы температур между «фоном» и грунтом над миной, которая равна долям градуса Цельсия, что может приводить к пропуску мины или частым «ложным тревогам».

Основная задача поиска объекта в грунте – определение формы и его размеров по результатам измерений физического (электромагнитного, теплового, гравитационного) поля объекта контроля, относится к классической и далека от своего полного решения. В наиболее ответственных случаях, ввиду отсутствия надежных методов ее решения как обратной коэффициентной задачи, она обычно формулируется как задача распознавания объекта по его «образу» – карте измеренных эталонных образов типовых объектов и решается методами нейронных сетей, вычисления взаимной корреляции и родственных им. Такой подход, по сути, базируется на анализе имеющейся базы данных измерений безотносительно к происходящим физическим процессам, а распознавание нового типа объекта связано как с пополнением базы данных, так и с «обучением обнаружителя» – дополнением системы правил, определяющих алгоритм распознавания.

Предлагаемая методология обработки ИК-изображений подповерхностных объектов, скрытых слоем грунта, основывается на общефизических и системных принципах (рис. 1) соответствия математической модели физическому объекту с применением эталонов, вариационного исчисления, невязки и итераций, кроме того, на принципе обнаружения по тепловым свойствам и принципе реконструкции объединением тепловой томограммы и глубинограммы.

Рис. 1. Методология обработки ИК-изображений подповерхностных объектов В книге рассмотрены вопросы численного решения прямой нелинейной задачи теплопроводности и коэффициентной обратной задачи применительно к тепловому неразрушающему контролю [23]. В главе 1 описаны физические принципы ТНК и модели дефектов, существующие критерии дефектности, методика обработки ИК-изображений на основе идентификации тепловых свойств скрытых подповерхностных объектов. В главе 2 приведены численные решения прямой задачи теплопроводности с разрывными коэффициентами и внутренним источником тепла для двумерного и трехмерного пространств. Глава 3 раскрывает численные методы решения коэффициентной обратной задачи идентификации тепловых свойств твердых материалов. В главе 4 представлена численная модель нелинейной задачи теплопроводности при нагреве излучением. В главе 5 описана методика решения задачи идентификации тепловых свойств подповерхностных объектов в инфракрасном диапазоне волн. Глава 6 посвящена отдельным направлениям применения рассматриваемых методов и ИК оптико-электронных средств для решения задачи выделения и реконструкции 3D-изображений подповерхностных объектов.





Представленный материал сопровождается экспериментальными данными и программными реализациями вычислительных алгоритмов, выполненных в Тамбовском высшем военном авиационном инженерном училище радиоэлектроники (военном институте).

Авторы выражают благодарность Ю.В. Чудинову и А.С. Скрипкину за непосредственное участие в изготовлении экспериментальных устройств и в проведении ряда важных испытаний, обработка данных которых позволила подтвердить практическими результатами теоретические положения работы.

1. () Тепловое обнаружение дефектов основывается на методах теплового неразрушающего контроля (ТНК) изделий по анализу их температурных полей.

Объектами ТНК являются материалы, содержащие трещины, пустоты, поры, раковины, инородные включения, непроклеи, непровары и другие дефекты.

В соответствии с ГОСТ 23483–79 различают активный и пассивный методы ТНК в зависимости от наличия или отсутствия внешнего источника излучения, кроме того, методы различаются по взаимному расположению источника излучения, ИК-приемника и последовательности производимых операций. Методы ТНК могут быть односторонними, двусторонними, комбинированными, синхронными, несинхронными, а по способу измерения температуры контактными и бесконтактными [3]. В данной работе рассматривается только нестационарный метод ТНК при одностороннем нагреве, который реализован путем интеграции принципов теплофизики, дискретной математики и вычислительной техники – вычислительной теплофизики [24].

1.1. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ РАЗРАБОТКИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ Обычная практика показывает, что объекты реального мира можно изучать с помощью как физического, так и математического моделирования.

При физическом моделировании на модели воспроизводится изучаемое явление либо отдельные свойства объекта с сохранением их физической природы. Заведомо более широкими возможностями обладает математическое моделирование. По сравнению с физическим методом математическое моделирование более универсально, так как:

– позволяет с помощью одного настроенного устройства (имеется в виду ЭВМ с развитой периферией и специализированным программным комплексом) осуществить решение целого класса задач, имеющих одинаковое математическое описание;

– обеспечивает простоту перехода от одной задачи к другой за счет изменения значений параметров исследуемой системы, различных возмущений и начальных условий;

– благодаря декомпозиции дает возможность моделировать (отрабатывать) систему по частям;

– использует непрерывно совершенствующуюся вычислительную технику.

Существуют математические модели двух типов: ориентированные, с одной стороны, на аналитические методы решения задачи, а с другой – на широкое использование современных численных методов и ЭВМ. С помощью первых моделей наиболее полное исследование можно провести лишь в том случае, когда удается построить в явном виде зависимости, связывающие искомые величины с параметрами объекта и начальными условиями. Однако такие решения можно получить для простых объектов, на слишком упрощенных расчетных схемах. Для примера отметим здесь цикл работ по определению тепловых свойств (ТС) методом импульсного источника тепла 1970 – 1990-х гг. [25 – 28], выполненных с использованием приближенной математической модели:

Q r T (r, ) = exp, (1.1) -, > 2 4a где Т - температура; r - расстояние между источниками тепла и термодатчиком; - время; - теплопроводность; Q – количество тепла, выделяемого линейным источником; a - температуропроводность.

Данные модели применимы для проведения глубокого анализа и обобщения результатов. Надо отметить, что в последнее время намечается тенденция совместного использования аналитических и численных методов [29]. Чаще всего темпы развития «аналитических» моделей не поспевают за запросами практики, при этом математические процедуры настолько стали сложными и трудоемкими, что для овладения ими требуются высокоподготовленные специалисты.

Под математической моделью (ММ) понимается описание явлений, выраженное с помощью математической символики. Для тепловых явлений строится иерархический ряд тепловых схем (тепловых моделей) и иерархический ряд ММ [24].

Математической моделью I рода, неявной ММ, называют исходную ММ, полученную из законов сохранения, законов термодинамики. Математической моделью II рода, явной ММ, называем результат решения задачи. Это зависимость температуры от причин, приводящих к изменению теплового режима поля температуры. Явная ММ может быть получена в результате аналитического или численного решения и в результате физического эксперимента. Если известна ММ I рода и в результате аналитических или численных решений (вычислительного эксперимента) решить задачу нельзя, то физический эксперимент является методом решения математической задачи. Если нельзя решить задачу из-за невозможности составить ММ I рода, то с помощью физического эксперимента разрабатывается неявная ММ, решаемая методами идентификации. Методы идентификации – методы построения явных и неявных ММ исследуемого процесса – в этом случае только формально позволяют построить ММ, но эта модель не отражает физической сути, физических законов, а является лишь результатом обработки экспериментальных данных.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 15 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.