Захаров А.В. «Преимущества ультразвуковых хордовых преобразователей в эластичном протекторе без корпуса для контроля сварки трубных изделий» Дефектоскопия, № 2, с. 3-5 (2006)

Экспериментально исследована стабильность акустического контакта при контроле кольцевых сварных соединений полиэтиленовых труб хордовыми преобразователями двух типов: в корпусе и без корпуса. Экспериментально исследована возможность контроля одним и тем же преобразователем без корпуса кольцевых сварных соединений металлических труб с различными тремя соседними между собой диаметрами.

Кривошеев И.А. «Численное моделирование диаграмм направленности антенн» Дефектоскопия, № 2, с. 6-15 (2006)

Приведены методика и результаты численного моделирования диаграмм направленности антенн различной конфигурации для локации источников АЭ в массиве горных пород. Оценены погрешности определения местоположения источников АЭ при разных базах антенн и различных погрешностях исходных данных.

Наседкин А.В., Шихман В.М., Захарова С.В., Иванилов И.В. «Применение конечно-элементных методов для расчета приемных систем акустико-эмиссионного контроля» Дефектоскопия, № 2, с. 16-27 (2006)

На базе пакета ANSYS создано программное обеспечение в приложении к задачам акустико-эмиссионной диагностики. Разработаны конечно-элементные модели процессов приема и акустико-электрического преобразования акустических сигналов, их взаимодействия с приемными устройствами и моделирования контактных слоев. Полученные результаты позволяют рассчитывать распространение волновых сигналов в элементах изделий и приемные устройства с учетом взаимодействия с контролируемым объектом, наличия соединительных кабелей и условий в области контакта. Проведенные экспериментальные исследования подтвердили эффективность предлагаемых численных подходов.

Бархатов В.А. «Распознавание дефектов с помощью искусственной нейронной сети специального типа» Дефектоскопия, № 2, с. 28-39 (2006)

Рассматриваются вопросы распознавания дефектов по сигналам прибора неразрушающего контроля. Предложен новый тип нейронной сети, позволяющей проводить разделение сигналов от дефектов различного типа. Рассматриваются принципы работы нейронной сети. Приводится пример распознавания сигнала ультразвукового дефектоскопа.