Идентификация трещиноподобного дефекта и исследование концентрации напряжений в полосе с покрытием

Первый раздел статьи посвящен локации дефектов в полосе с покрытием и идентификации их геометрических параметров. С применением методов конечноэлементного моделирования, ультразвукового неразрушающего контроля и технологий машинного обучения (искусственных нейронных сетей) решена обратная задача механики. Построена конечно-элементная модель распространения ультразвуковой волны в полосе с покрытием и внутренним дефектом. По сравнению с предыдущими работами в модели применены слои PML (Perfectly Matched Layer), или идеально согласованные слои, которые подавляют множественные отражения зондирующего ультразвукового импульса внутри полосы и предотвращают зашумление сигнала. На основе проведенных численных расчетов конечно-элементной модели построен набор данных, содержащий геометрические параметры дефекта и соответствующую им амплитудно-временную характеристику ультразвукового сигнала. Разработана архитектура искусственной нейронной сети прямого распространения. Проведено обучение нейронной сети на основе предварительно обработанных данных. В результате на основе ультразвуковых данных, полученных с внешней поверхности полосы, возможно восстановить значения таких параметров дефекта, как глубина залегания, длина и толщина. Во втором разделе статьи описана аналитико-численная технология исследования коэффициента интенсивности напряжений (КИН) в вершине трещины на примере задачи о продольной внутренней трещине конечной длины, расположенной в упругой полосе, усиленной тонким гибким покрытием. Решение этой задачи основано на методе интегральных преобразований, который позволил свести ее к сингулярному интегральному уравнению I рода с ядром Коши, которое решается методом коллокаций в виде разложения по полиномам Чебышева с множителем, явно учитывающим особенность в окрестности вершин трещины. Последнее позволяет непосредственно найти КИН и оценить влияние на него различных комбинаций геометрических и физических параметров задачи.