Методическое и программное обеспечение для системы дефектоскопии изделий из полимерных композиционных материалов с применением сканирующей термографии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Захаров Юрий Андреевич

• Захаров Юрий Андреевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Захаров Юрий Андреевич

Введение

Актуальность темы исследования

Степень разработанности темы исследования

Цели и задачи исследования

Научная новизна исследования

Объект и предмет исследования

Теоретическая значимость работы

Практическая значимость работы

Методология и методы исследования

Положения, выносимые на защиту

Степень достоверности и апробация результатов

Личный вклад автора в результаты исследования

Внедрение результатов исследования

Основные научные результаты диссертации

Глава 1 Анализ применения и контроля полимерных композиционных материалов

1.1 Классификация полимерных композиционных материалов

1.2 Анализ достоинств полимерных композиционных материалов и их применения в современной технике

1.3 Анализ причин появления дефектов в полимерных композиционных материалах

1.4 Классификация методов контроля полимерных композиционных материалов

1.4.1 Существующие методы контроля полимерных композиционных материалов

1.4.2 Термографический контроль

1.4.3 Образцы материалов, используемых при исследованиях

1.4.4 Аппаратное обеспечение термографических исследований

1.4.5 Методы обработки первичных данных термографического контроля

1.5 Заключение и выводы по главе

Глава 2 Методическое обеспечение для системы дефектоскопии изделий из ПКМ

2.1 Разработка математической модели температурного поля при использовании точечного источника нагрева

2.2 Разработка математической модели температурного поля объекта при использовании линейного источника нагрева

2.3 Компьютерное моделирование температурного поля при проведении термографического исследования

2.4 Заключение и выводы по главе

Глава 3 Аппаратное обеспечение системы термографического контроля дефектов ПКМ

3.1 Разработка установки определения температуропроводности

3.1.1 Устройство установки

3.1.2 Принцип действия установки

3.2 Разработка установки активной сканирующей термографии на базе портальной системы

3.3 Разработка установки активной сканирующей термографии на базе робота-манипулятора

3.4 Заключение и выводы по главе

Глава 4 Математические методы и алгоритмы

4.1 Формирование требований и функций, выполняемых математическими методами при проведении термографического контроля

4.2 Разработка метода обнаружения дефектов на термограммах, основанного на поиске центров ячеек сотового заполнителя и триангуляции

4.3 Разработка методов контроля полимерных композиционных материалов с сотовым заполнителем для обнаружения дефектов типа «отслоение сотового заполнителя»

4.3.1 Конструирование признаков, подходящих для определения дефектов в полимерных композиционных материалах с сотовым заполнителем

4.3.2 Разработка метода обнаружения дефектов на термограммах, основанного на СКО или градиента температуры в скользящем окне

4.4 Разработка методов характеризации дефектов полимерных композиционных материалов по их размерам и форме

4.5 Заключение и выводы по главе

73

Глава 5 Экспериментальная апробация разработанной методики

75

5.1 Экспериментальное определение коэффициентов температуропроводности материалов

5.2 Экспериментальная апробация разработанного метода определения дефектов сотового заполнителя при помощи активной сканирующей термографии с линейным источником

5.3 Экспериментальная апробация разработанных методов обнаружения дефектов типа «отслоение заполнителя» в полимерных композиционных материалах с сотовым заполнителем при помощи активной сканирующей термографии с линейным источником

5.3.1 Экспериментальный образец

5.3.2 Метод, основанный на свёртке термограммы с вычислением СКО температуры

5.3.3 Метод, основанный на свёртке термограммы с вычислением локального градиента температуры

5.4 Экспериментальная апробация метода характеризации дефектов с применением активной сканирующей термографии с точечным источником

5.5 Оценка источников погрешностей и их влияния

5.5.1 Источники погрешностей (ошибок контроля)

5.5.2 Меры по снижению влияния источников погрешностей (ошибок контроля) на результат контроля

5.6 Апробация и использование установки активного теплового контроля на базе портальной системы

5.7 Заключение и выводы по главе

Заключение

Итоги выполненного исследования

Рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Список иллюстративного материала

Список рисунков

Список таблиц

Приложение А Листинг управляющей программы установки на базе портальной системы

Приложение Б Листинг программы для решения прямой и обратной задач кинематики для установки на базе робота-манипулятора

Приложение В Листинг фрагмента кода приложения «Анализатор термофильмов CRD»

Приложение Г Решение обратной задачи кинематики методом Денавита-Хартенберга

Приложение Д Документы о разработанной интеллектуальной собственности

Приложение Е Акты использования результатов диссертационной работы

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методическое и программное обеспечение для системы дефектоскопии изделий из полимерных композиционных материалов с применением сканирующей термографии»

Актуальность темы исследования

В настоящий момент в мире наблюдается тенденция увеличения доли полимерных композиционных материалов (ПКМ) в составе различных изделий и объектов в ряде отраслей промышленности: авиастроении, судостроении, автомобилестроении и других. Повышенный интерес к таким материалам обусловлен их физико-механическими характеристиками, такими как высокие теплостойкость и прочностные характеристики, низкие значения плотности и коэффициента линейного теплового расширения.

Несмотря на ряд достоинств и безусловных преимуществ перед традиционными материалами, в частности, металлическими сплавами, ПКМ обладают таким недостатком, как возможность возникновения специфических дефектов, связанных с изменением структуры. Дефекты могут возникать из-за множества факторов, и, в зависимости от причины их возникновения, могут быть производственными и эксплуатационными.

Причинами появления производственных дефектов в ПКМ являются нарушения регламента технологических процессов, ошибки персонала, дефекты сырья. Характерными производственными дефектами ПКМ являются пористость, расслоения, непроклеи, участки неполного отверждения, посторонние включения, трещины, повреждения поверхностных слоёв. Наличие дефектов в структуре материала приводит к ухудшению его физико-механических свойств и снижению эксплуатационных характеристик, в частности — снижению прочности и жёсткости. В связи с этим возникает необходимость контроля на различных этапах жизненного цикла изделий на наличие дефектов.

Одними из наиболее перспективных и активно развивающихся групп методов контроля дефектов являются методы, основанные на термографии. Целесообразность их использования для контроля подповерхностных дефектов общепризнанна, а область их применения постоянно расширяется. Активная термография заключается в управляемом нагреве (иногда — охлаждении) контролируемого материала с одновременной регистрацией температурного поля на его поверхности. Распределение температуры и его изменение во времени позволяет судить о теплофизических характеристиках материала, а аномалии распределения при надлежащей математической обработке позволяют выявлять структурные особенности материала, в том числе наличие дефектов.

Однако видимость дефекта и возможность оценки его свойств — результат не только метода, но и правильной обработки полученных данных. При применении различных методов, алгоритмов, математического и программного обеспечения один и тот же дефект может быть, как хорошо видим, так и неразличим. Первичными (сырыми) данными при использовании

термографии, как средства контроля, выступают массивы данных о температуре на поверхности объекта контроля. Такие данные нуждаются в обработке и правильной интерпретации для обнаружения дефектов. Развитие методов активной термографии и алгоритмов обработки «сырых» данных позволяет увеличить долю обнаруживаемых дефектов, сделать определение их геометрических характеристик более точным, снизить долю брака в продукции из ПКМ. В диссертационной работе решается эта задача.

Указанная задача решается путем разработки и научного обоснования ряда методов и связанных с ними алгоритмов, предназначенных для регистрации и определения геометрических характеристик дефектов.

Исследования, проведенные в работе, соответствуют пп. 4 и 6 паспорта специальности

2.2.8.

Степень разработанности темы исследования

Большой вклад в развитие термографических методов неразрушающего контроля внесли отечественные учёные: В. П. Вавилов, А. О. Чулков, В. Н. Чернышов, С. В. Пономарев, А. Г. Дивин, С. О. Козельская, И. В. Баранов, С. В. Мищенко, О. С. Дмитриев, А. А. Чуриков, С. Е. Буравой, А. Д. Ивлиев, Е. С. Платунов, Л. А. Скворцов, Д. Л. Тимрот, Л. П. Филиппов, Г. П. Чеботарева, О. Н. Будадин, Е. В. Абрамова, В. В. Носов, М. Ю. Охтилев, Н. А. Махутов, Ю. Г. Матвиенко, А. Д Матвеев, В. В. Васильев, А. А. Кульков, А. И Кикин, А. С. Лычев, А. П. Пшеничкин, А. Г. Ройтман, М. Майер, и зарубежные специалисты: A. J Anstrom, F. Cernuschi, G Gaussorgues, C. Ibarra-Castanedo, X. Maldague, W. Parker, M. Vollmer и др.

Методы активной термографии ПКМ описаны в различных источниках. В частности, в 80-е годы XX-го века было опубликовано ряд патентов, относящихся к дефектоскопии при помощи активной термографии (например, SU 699410, G01N 25/72, опубл. 11.09.1974). Появление инфракрасных камер на базе микроболометрических матриц значительно ускорило развитие термографии в целом и её применения для контроля изделий из ПКМ, в частности. Развиваемые методы, связанные с применением приборов на основе микроболометрических матриц, отражены в ряде работ, например: Swiderski W. The characterization of defects in multi-layered composite materials by thermal tomography methods // Acta Physica Polonica A. 2009. № 4 (115), Usamentiaga R. [и др.]. Infrared thermography for temperature measurement and non-destructive testing // Sensors (Switzerland). 2014. Т. 14. № 7. и др.

Методическое и программное обеспечения, позволяющие выявлять дефекты в ПКМ, активно развиваются в настоящее время. Так, различные математические методы и алгоритмы описаны в работах Liu K. [и др.]. Data-Augmented Manifold Learning Thermography for Defect Detection and Evaluation of Polymer Composites // Polymers. 2023. № 1 (15)., Marani R., Campos-Delgado D. U. Depth classification of defects in composite materials by long-pulsed thermography and

blind linear unmixing // Composites Part B: Engineering. 2023. (248)., в том числе — для материалов с сотовым заполнителем: Vieira T. M. [и др.]. A novel experimental procedure for lock-in thermography on solar cells // AIMS Energy. 2023. № 3 (11). C. 503-521. Однако, проблема разработки методики обработки экспериментальных данных для ПКМ еще актуальна. Исследования на тему термографического контроля полимерных композиционных материалов продолжаются во многих странах мира. Это связано как с появлением новых материалов, так и с повышением требований к качеству имеющихся изделий, из-за чего разрабатываются новые методики контроля. Вместе с тем, интенсивное развитие термографического контроля полимерных композиционных материалов, не зависящее от аппаратного обеспечения (тепловизоров), происходит в основном путём развития методик, направленных на повышение точности и достоверности анализа экспериментальных данных.

Цели и задачи исследования

Целью работы является повышение точности (достоверности результатов) контроля дефектов типа «непроклей», «расслоение» и «нарушение сотовой структуры» в ПКМ с сотовым заполнителем, а также армированных углеродным волокном (CFRP) и стекловолокном (GFRP) методами активной термографии за счет модернизации методического и программного обеспечения систем контроля. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

а) провести анализ проведённых ранее исследований, позволяющих выявлять дефекты в сотовых композитах и композитах со сплошной структурой методами термографии, определить причины ошибок контроля 1-го и 2-го рода, предложить методы повышения точности выявления дефектов;

б) разработать методическое обеспечение и алгоритмы, позволяющие повысить точность дефектоскопии полимерных композитов методами термографии;

в) разработать систему для термографического контроля изделий из ПКМ при проведении экспериментальных исследований;

г) провести экспериментальные исследования термографического контроля и результативности предложенных методов и подходов на образцах из ПКМ с искусственно заложенными дефектами.

Научная новизна исследования

Заключается в совершенствовании существующих методов, аппаратных средств и технологий контроля изделий из полимерных композиционных материалов, а именно:

- предложена методика сканирующей термографии при контроле дефектов типа «непроклей» изделий из полимерных композиционных материалов с сотовым заполнителем, отличающаяся тем, что температурное поле на поверхности объекта контроля регистрируется в

момент времени, соответствующий максимальному температурному контрасту дефектной и бездефектной зон, рассчитываемому по математической модели, учитывающей толщину обшивки и температуропроводность её материала;

- разработан метод, позволяющий определять размер дефекта вдоль пересекающей его линии в плоскости, параллельной поверхности материала и глубину его залегания в полимерных композиционных материалах со сплошной структурой путём применениям точечной сканирующей лазерной термографии, отличающийся тем, что для определения размера дефекта вдоль пересекающей его линии в плоскости, параллельной поверхности материала (ширины) используется многофакторная регрессионная модель, независимыми переменными которой являются значения максимального температурного контраста, время его достижения и расстояние между экстремумами производной температуры на пересекающей прямой по расстоянию, а для определения глубины дефекта используется многофакторная регрессионная модель, независимыми переменными которой являются значения максимального температурного контраста, время его достижения и значение оценённой ширины дефекта;

- разработан метод, позволяющий обнаруживать и оценивать величину и локализацию дефектов в полимерных композиционных материалах с сотовым заполнителем с применением активной сканирующей термографии с линейным источником нагрева, отличающийся тем, что для анализа данных тепловизора используется поиск сот на изображении матрицей свёртки, триангуляция множества центров сот и выявление участков с нетипичным расположением центров, что позволяет детектировать дефекты нарушения сотовой структуры заполнителя.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования являются термографический метод контроля полимерных композиционных материалов. Предметом исследования являются методическое и программное обеспечения термографического контроля и дефектоскопии в данных материалах.

Теоретическая значимость работы

Предложена математическая модель изменения температурного поля в полимерном композиционном материале в процессе точечной лазерной сканирующей термографии, что позволило в результате численных расчетов определить оптимальные режимные параметры процесса дефектоскопии.

Практическая значимость работы

Разработаны:

- измерительное устройство для определения коэффициента температуропроводности плоских образцов из полимерных композиционных материалов;

- программное обеспечение для визуализации температурного поля поверхности образцов и выгрузке значений температуры с заданной области поверхности объекта, используя измерительную информацию, регистрируемую тепловизором;

- программное обеспечение для управления движением робота манипулятора, осуществляющего сканирование криволинейной поверхности объекта контроля с применением точечной лазерной сканирующей термографии.

Методология и методы исследования

В диссертационной работе использованы следующие методы:

- для расчётов и моделирования — метод конечных элементов;

- при проведении экспериментальных исследований — активная термография с точечным и линейным источником с применением специального оборудования;

- при обработке результатов термографии — уравнения теплопроводности, методы математической статистики и машинного обучения, специализированные алгоритмы.

Положения, выносимые на защиту

- метод линейной сканирующей термографии, основанный на регистрации термограммы в момент времени, соответствующий максимальному температурному контрасту, и определяемый по толщине и температуропроводности обшивки материала, и свёртке термограммы скользящей матрицей, с вычислением среднеквадратического отклонения, позволяет определять наличие дефекта с долей ошибки не более 5,2%;

- метод точечной сканирующей термографии, основанный на определении размера дефекта вдоль пересекающей его линии в плоскости, параллельной поверхности материала (ширины) с использованием многофакторной регрессионной модели, независимыми переменными которой являются значения максимального температурного контраста, время его достижения и расстояние между экстремумами производной температуры на пересекающей прямой по расстоянию, и использованием для определения глубины дефекта многофакторной регрессионной модели, независимыми переменными которой являются значения максимального температурного контраста, время его достижения и значение оценённой ширины дефекта, предикторами в которых являются значения температурного контраста, время его достижения, расстояние между экстремумами температуры и оценённая ширина, позволяет определять размер дефекта вдоль пересекающей его линии в плоскости, параллельной поверхности материала (ширину) с показателями MSE = 1,25 мм2 и R2 = 0,956 и глубину его залегания с показателями MSE = 0,007 мм2 и R2 = 0,990 в полимерных композиционных материалах со сплошной структурой;

- метод, основанный на анализе данных тепловизора путём поиска сот на инфракрасном изображении матрицей свёртки, последующей триангуляцией множества центров сот и

выявления участков с нетипичным расположением центров, позволяет обнаруживать и оценивать величину и локализацию дефектов в полимерных композиционных материалах с сотовым заполнителем с долей ошибки не более 20%.

Степень достоверности и апробация результатов

Достоверность научных результатов и положений диссертационной работы подтверждается теоретически и экспериментально обоснованным применением уравнений теплообмена, методов математической статистики и методов машинного обучения при математическом описании и разработке алгоритмов.

Результаты исследований обсуждались в ходе проведения конференций: «XVII Всероссийская школа-конференция молодых ученых „Управление большими системами", Москва, 2021 г., «XVIII Всероссийская школа-конференция молодых ученых „Управление большими системами", Воронеж, 2023 г., «VII Международная научно-техническая конференция „Современные методы и средства исследований теплофизических свойств веществ", Санкт Петербург, 2023 г. Название доклада: «Измерительная установка и метод для неразрушающего термографического контроля материалов и изделий», «XXXV Уральская конференция „Физические методы неразрушающего контроля (Янусовские чтения)", г. Екатеринбург, 2024 г., Материалы международной научно практической конференции «Энергетика: состояние и перспективы развития», г. Душанбе, Таджикистан, 2023 г., «IX международная научно-практическая конференция „Менеджмент качества, транспортная и информационная безопасность, информационные технологии" / 2024 International Conference „Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (2024 QM&TIS&IT), г. Нальчик, 2024 г.

Личный вклад автора в результаты исследования

Состоит в разработке всего испытательного оборудования и оснастки для него, в разработке ПО для регистрации, хранения и анализа записанных последовательностей термограмм (термофильмов), разработке управляющего ПО для установок, разработке методов и алгоритмов поиска дефектов и различных работах по подготовке объектов исследования, проведению экспериментальных исследований, подготовке научных публикаций и апробации результатов.

Внедрение результатов исследования

Основные результаты исследования использованы в АО «НЦВ «Миль и Камов», ПАО «Электроприбор», в учебном процессе в ФГБОУ ВО «ТГТУ».

Основные научные результаты диссертации

Опубликованы в статьях в 6 рецензируемых изданиях, индексируемых в базах Scopus и Web of Science, в том числе: 4 публикации в журналах Web of Science, 3 публикации в журналах Scopus, 6 публикаций перечня ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка источников и 9 приложений. Она изложена на 146 страницах машинописного текста. Содержит 60 рисунков и 10 таблиц. Список литературы включает 131 наименование.

Глава 1 Анализ применения и контроля полимерных композиционных материалов

1.1 Классификация полимерных композиционных материалов

В настоящий момент в мире наблюдается тенденция увеличения доли полимерных композиционных материалов в составе различных изделий и объектов в ряде отраслей промышленности: авиастроении, судостроении, автомобилестроении и других [1, 2].

Такие материалы активно разрабатываются [3]. В НИЦ «Курчатовский институт» — ВИАМ разработано более 300 видов ПКМ для применения в авиации и ракетно-космической промышленности [4]. Особое положение среди применяемых материалов занимают композиционные полимерные материалы, армированные углеродным волокном (carbon fiber reinforced polymers, CFRP) и полимерные материалы, армированные стекловолокном (glass fiber reinforced polymers, GFRP). Такие композиты используются в различных отраслях промышленности: в строительстве, автомобилестроении и находят множество практических применений [5]. Широкое распространение получили полимерные композиты с сотовым заполнителем, впервые появившиеся в 1940-х годах в США [6]. Такие материалы обладают рядом преимуществ в сравнении с традиционными и применяются для напольных покрытий, панелей обшивки, обтекателей, капотов двигателей и аэродинамических поверхностей [7].

ПКМ с сотовым заполнителем состоят из трёх основных частей: сотового заполнителя, обшивки и связующего вещества (клея). Обшивка, представляющая собой гибкий лист, обычно выполненный из полимерного материала толщиной от долей до единиц миллиметров, наклеена на сотовый заполнитель. Сотовый заполнитель представляет собой массив шестигранных (иногда — другой формы) тонкостенных сот, выполненный из стеклоткани или пластмассы и расположенных периодически. Современные отечественные стеклопластиковые сотовые заполнители, разработанные в конце 90-х годов прошлого столетия, широко применяются в различных составных частях летательных аппаратов [6]. Они представляют собой заполнители с ячейками шестигранной формы, которые получаются путём склеивания отдельных полос материала и последующего формования сот, что называют клеевым способом [8]. Общий вид сотового заполнителя показан на рисунке 1. В качестве обшивки в отечественных ПКМ с сотовым заполнителем используются различные листовые материалы толщиной от долей до целых миллиметров. Например, в конструктивно-подобных образцах конструкций с сотовыми заполнителями авторы работы [9] использовали обшивки из углепластика ВКУ-27тр толщинами 0,64; 0,81; 1,3; 1,6 и 2,6 мм, из углепластика ВКУ-39 толщинами 0,81; 0,86, 1,0 и 1,2 мм.

Рисунок 1 — Общий вид структуры сотового заполнителя

Клей, использующийся для соединения соседних листов ССП, изготовленных клеевым способом, оказывает влияние на свойства получаемых ССП. В качестве связующего вещества (клея) в ССП при изготовлении применяются различные смолы. Наибольшее распространение для изготовления ССП в России получили фенол-формальдегидные и полиамидные (гетероциклические) смолы.

Обшивка и сотовый заполнитель соединены связующим веществом. Обычно в качестве такого вещества используется эпоксидная смола. Композиты, состоящие из сотового заполнителя и наклеенной на него с двух сторон обшивки называют трёхслойными конструкциями с сотовым заполнителем [9]. Такие композиты отличаются высокой прочностью и жёсткостью при небольшой плотности. В ряде случаев ПКМ с сотовым заполнителем изготавливают многослойными: пяти- или семислойными. В таком случае используются два или три слоя сотового заполнителя, в ряде случаев — разной толщины и с разными размерами сот, в промежутках между которыми и на внешних поверхностях наклеены слои обшивки [9]. Общая структура конструкций с сотовым заполнителем показана на рисунке 2.

а б в

Структуры с сотовым заполнителем: трёхслойная (а), пятислойная (б) и семислойная (в). Разрезы конструкций показаны для наглядности Рисунок 2 — Фрагменты конструкции с сотовым заполнителем

В настоящее время стоит задача по получению ССП, способных выкладываться большими фрагментами на поверхности одинарной и двойной кривизны, исследуются разные пути достижения этих требований [10].

1.2 Анализ достоинств полимерных композиционных материалов и их

применения в современной технике

Повышенный интерес к таким материалам обусловлен, помимо прочего, их достоинствами, так как эти материалы обладают рядом полезных свойств, особенно физико-механических характеристик. Полимерные композиционные материалы обладают рядом достоинств. В частности: высокая теплостойкость, высокие прочностные характеристики, низкая плотность, низкий коэффициент линейного теплового расширения [1, 30, 41].

Многослойные композиты, в частности — композиты с сотовым заполнителем (сотовые панели), могут поглощать большое количество энергии при ударных нагрузках, что приводит к высокой ударопрочности конструкции, выполненной из них. Это — одна из многих причин, по которым такие композиты широко используются в аэрокосмических применениях. Их неразрушающий контроль часто более сложный, из-за чего выбор подходящего метода неразрушающего контроля может сыграть ключевую роль в успешном обнаружении повреждений [33].

Достоинства ПКМ определяют и основные способы и всё расширяющиеся сферы их применения. В настоящий момент ПКМ широко применяются в различных отраслях промышленности, а доля применяемых композитов всё возрастает. ПКМ активно применяются в ракетно-космической промышленности, авиации, судостроении, автомобильной промышленности и других областях [15, 26, 74]. В настоящий момент нет летательных аппаратов, в которых не применялись бы ПКМ, в ряде аппаратов их объёмная доля достигает 60%, а в беспилотных летательных аппаратах — ещё больших значений [4]. В частности, за рубежом масса ПКМ в конструкции планера коммерческих самолётов достигает 50%, например: Boeing 787 (США) — 50%, Airbus A380 (Европа) — 20%, Airbus A350 (Европа) — 50% [11, 48, 74]. Активный технический прогресс открыл возможность создавать самолёты целиком из композиционных материалов [20]. Массовая доля композиционных материалов в конструкции самолётов в течение последних 70 лет показана на рисунке 3. Такая тенденция прослеживается не только в мировой практике, но и находит отражение в отечественной. В 2015 г. доля композиционных материалов в отечественных летательных аппаратах достигла 50% [4]. В России этот процесс только интенсифицируется [21]. В частности, такие материалы применяются в конструкциях различных современных самолётов [22, 23] и вертолетов [24]. Разработанные в НИЦ «Курчатовский институт» — ВИАМ препреги на основе расплавного связующего ВСР 3М с различными наполнителями применяются для лопастей рулевого винта вертолётов и лопастей несущего винта новой конструкции вертолетов АО «НЦВ Миль и Камов» [25].

0 С ш

1 40

5

о, ai н

ГО

s 30

X

к

X

о

6 20 s

го о С

S о

« 10

о t=t

• A350 • B787

A310 A300-600

A320 • A340

• A380

» A330 • B777

L-1011 . В747 • • B767 •• B757 • MD-11 pC-9 B_• PHI?80 *_• B737-300

• MD-90

1960 1970 1980 1990 2000

Год первого полёта

2010

2020

A — Airbus, B — Boeing, DC — Douglas Commercial, L — Lockheed, MD — McDonnell Douglas Рисунок 3 — Доля массы ПКМ в современных самолётах [26]

В УНТЦ ВИАМ — «Курчатовский институт» разработана технология изготовления заготовок патрубков и гибких элементов из ПКМ системы кондиционирования воздуха [25]. Для двигателя пятого поколения ПД-14 в России впервые создана мотогондола, в более чем 70% элементов которой применяются ПКМ, в том числе — на основе углепластиков, разработанных в НИЦ «Курчатовский институт» — ВИАМ [60].

Из ПКМ выполняют составные части сложнонагруженных составных частях летательных аппаратов: киле, стабилизаторах, крыле и силовых отсеках фюзеляжа [22]. Стеклосотопласты применяются в различных частях летательных аппаратов, и судов. В случае авиации это обычно аэродинамические поверхности: консоли крыла, лопасти рулевого и несущего винта вертолётов, а также теплонагруженные конструкции. Стеклосотопласты применены в трехслойной конструкции аэродинамического экрана защитного кожуха спускаемого аппарата в межпланетной станции «Экзомарс», а также в различных теплонагруженных конструкциях ракетной техники [28]. Стеклосотопласты применены в составе мотогондолы двигателя ПД-14 [9]. ПКМ также находят применение и в других сферах, для решения других задач. Из ПКМ на базе арамидных и сверхвысокомолекулярных полиэтиленовых волокон изготавливается защита от поражающих элементов [29].

0

1.3 Анализ причин появления дефектов в полимерных композиционных

материалах

Несмотря на ряд достоинств и безусловных преимуществ ПКМ перед традиционными материалами, в частности — металлическими сплавами, ПКМ обладают недостатком — возможность возникновения специфических дефектов [30]. Для ПКМ в целом и для ПКМ с сотовым заполнителем — в частности, дефекты представляют собой структурные изменения в материале. Дефекты могут возникать из-за множества факторов, и в зависимости от причины их возникновения по ГОСТ они делятся на производственные и эксплуатационные. Производственные дефекты — дефекты, возникшие в результате отступления от требований КД и ТД при изготовлении продукции. Эксплуатационные дефекты — дефекты, возникающие в результате эксплуатации с нарушениями требований эксплуатационных документов.

Причинами появления производственных дефектов в ПКМ являются отклонения техпроцессов, ошибки персонала, дефекты сырья, нарушения сплошности, наличия включений [31, 32]. Характерными производственными дефектами ПКМ являются пористость, расслоения [33], непроклеи [34], участки неполного отверждения, посторонние включения [35, 36], трещины, повреждения поверхностных слоёв, межслойные отслоения, которые могут образовываться в процессе изготовления как между неметаллической изоляцией и металлической конструкцией, так и между слоями многослойной теплоизоляции [37]. Расслоения и посторонние включения часто возникают на этапе склеивания и оказываются вызваны ошибками персонала: попаданием между слоями остатков бумаги и полиэтилена, не удалённых с поверхности склеиваемых слоёв [32]. Наличие дефектов в структуре материала приводит к ухудшению их физико-механических характеристик и снижению эксплуатационных характеристик из них [15], в частности — снижению прочности, и жёсткости. Например, наличие пор в ПКМ, занимающих 3% — 4% от его объёма, прочность материала при межслоевом сдвиге снижается в 2 раза. При пористости 5% внутрислоевая прочность при сдвиге снижается на 35%, а при продольном сжатии — на 30% [38]. При этом при возрастании пористости прочность стеклопластиковых панелей при сжатии и при горизонтальном сдвиге линейно убывает [39]. Расслоения в ПКМ значительно снижают их долговечность и прочность на сжатие, а также способствуют поглощению воды [40]. Отклонения в составе ПКМ приводят к изменениям прочности, упругости и надёжности [41]. Превышение же степени отверждения ПКМ в приформованных конструкциях приводит к снижению прочности конструкции в целом [42].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Захаров Юрий Андреевич, 2025 год

Список литературы

1. Иванов М. С., Сорокин А. Е. Листовой термопластичный углепластик на основе полиэфирэфиркетона для изготовления деталей мотогондолы авиационного двигателя методом термоформования. Москва, 2021.

2. Кербер М. Л., Виноградов В. М., Головкин Г. С., Горбаткина Ю. А., Крыжановский В. К., Кунерман А. М., Симонов-Емельянов И. Д., Халиулин В. И., Бунаков В. А. Полимерные композиционные материалы: структура, свойства, технология / М. Л. Кербер, В. М. Виноградов, Г. С. Головкин, Ю. А. Горбаткина, В. К. Крыжановский, [и др.]., под ред. А. А. Берлин, СПб: Профессия, 2008. 32-33 с.

3. Дивин А. Г., Кобзев Д. Е., Любимова Д. А., Прилипухов В. В., Захаров Ю. А. Исследование зависимости от температуры теплоёмкости композитов на основе полиэтилена высокой плотности и углеродного наноструктурного материала «Таунит» Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2015.C. 255-260.

4. Кабалов Е. Н. Из чего сделать будущее? Материалы нового поколения, технологии их создания и переработки - основа инновации // Крылья родиы. 2016. (5).

5. Pawlak A. M., Gorny T., Dopierala t., Paczos P. The Use of CFRP for Structural Reinforcement—Literature Review // Metals. 2022. № 9 (12). C. 1470.

6. Крюков А. М., Волков В. С., Шуль Г. С., Корнейчук А. Н. 70 лет сотам // Авиационная промышленность. 2014. (4). C. 65-67.

7. Kim G., Sterkenburg R., Tsutsui W. Investigating the effects of fluid intrusion on Nomex® honeycomb sandwich structures with carbon fiber facesheets // Composite Structures. 2018. (206).

8. Михайлин Ю. А. Специальные полимерные композиционные материалы / Ю. А. Михайлин, СПб: Научные основы и технологии, 2014.

9. Чертищев В. Ю., Бойчук А. С., Диков И. А., Генералов А. С. Неразрушающий контроль акустическими методами многослойных конструкций из полимерных композиционных материалов мотогондолы авиационного двигателя. Москва, 2018.

10. Корнейчук А. Н., Крюков А. М., Волков В. С., Денисова Е. В., Ворвуль С. В. Клеевые материалы для стеклопластиковых сотовых заполнителей // Клеи. Герметики. Технологии. 2019. (3). C. 39-42.

11. Барынин В. А., Буланин О. Н., Кульков А. А. Современные технологии неразрушающего контроля конструкций из полимерных композиционных материалов / В. А. Барынин, О. Н. Буланин, А. А. Кульков, М: Спектр, 2013.

12. Gholizadeh S. A review of non-destructive testing methods of composite materials 2016.

13. Троицкий В. А., Глуховский В. Ю. Термографический контроль как метод, предшествующий стандартным видам технической диагностики. Гурзуф, 2011.

14. Budadin O., Razin A., Aniskovich V., Kozelskaya S., Abramova E. New approaches to diagnostics of quality of structures from polymeric composite materials under force and shock impact using the analysis of temperature fields 2020.

15. Котовщиков И. О. Применение программных алгоритмов обработки изображений, полученных в ходе контроля изделий из композиционных материалов методом активной термографии. Москва, 2018.

16. Савин С. П. Применение современных полимерных композиционных материалов в конструкции планера самолётов семейства МС-21 // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2012. (14). C. 686-693.

17. Practical Applications "New" NDT Techniques on Composite Material in the Aerospace Industry // TiaT Europe bv - The Netherlands.

18. Kablov E. N. Innovative developments of FSUE «VIAM» SSC of RF on realization of «Strategic directions of the development of materials and technologies of their processing for the period until 2030» // «Aviation Materials and Technologies». 2015. № 1. C. 3-33.

19. Каблов Е. Н. Конструкционные и функциональные материалы - основа экономического и научно-технического развития России // Вопросы материаловедения. 2006. (1). C. 64-67.

20. Молчанов Б. И., Гудимов М. М. Свойства углепластиков и области их применения // Авиационная промышленность. 1997. (3). C. 1-7.

21. Смотрова С. А., Наумов С. М., Смотров А. В. Технологии изготовления силовых агрегатов авиационных конструкций из полимерных композиционных материалов / С. А. Смотрова, С. М. Наумов, А. В. Смотров, Москва: Техносфера, 2015.

22. Бойчук А. С., Генералов А. С., Далин М. А., Диков И. А. Контроль монолитных деталей и конструкций авиационной техники, изготавливаемых из ПКМ, ультразвуковым методом неразрушающего контроля с использованием фазированных решеток. Москва, 2018.

23. Диков И. А., Бойчук А. С., Чертищев В. Ю., Генералов А. С. Особенности определения пористости в деталях из ПКМ с применением ультразвукового эхо-импульсного метода контроля. Москва, 2018.

24. Волков В. С., Корнейчук А. Н., Денисова Е. В., Кулагина И. В., Шуль Г. С. Новые термостойкие стеклопластиковые сотовые заполнители // Авиационная промышленность. 2014. (3). C. 2-7.

25. Тимошков П. Н., Колобков А. С., Курносов А. О., Гончаров В. А. Препреги на основе расплавных связующих и ПКМ нового поколения на их основе для изделий авиационной техники. Москва, 2021.

26. Koutras N. Thermal effects on thermoplastic composites welded joints 2020.

27. Mukhametov R. R., Petrova A. P. Thermosetting binders for polymer composites (review) // «Aviation Materials and Technologies». 2019. № 3. C. 48-58.

28. Корнейчук А. И., Волков В. С., Шуль Г. С., Денисова Е. В., Кулагина И. В., Чугунов С. А. Стеклопластиковые сотовые заполнители: достижения и пути развития. Москва, 2021.

29. Козельская С. О. Тепловой метод и средства контроля текстильных броневых преград в процессе взаимодействия с поражающими элементами. Москва, 2018.

30. Славин А. В., Косарина Е. И., Генералов А. С., Диков И. А. Перспективы развития современных методов неразрушающего контроля и технической диагностики во ФГУП «ВИАМ». Москва, 2018.

31. Крупнина О. А., Косарина Е. И., Михайлова Н. А., Смирнов А. В. Применение цифровых технологий рентгеновского неразрушающего контроля в авиационной отрасли. Проблемы, опыт и перспективы. Москва, 2018.

32. Чулков А. О., Вавилов В. П., Серьёзнов А. Н., Брагин А. А. Разработка методики активного одно-и двухстороннего теплового контроля углепластиковых элементов планера самолета ТВС-2ДТС в условиях производства. Москва, 2018.

33. Дивин А. Г., Захаров Ю. А., Мищенко С. В., Тюрин А. И., Демина Н. А., Забровский В. Д. Метод теплового контроля изделий из полимерных композитных материалов // Энергоэффективные инженерные системы: Материалы международных научно-технических конференций. 2024.

34. Захаров Ю. А., Дивин А. Г., Любимова Д. А. Применение технологий машинного обучения при контроле качества изделий из композиционных материалов // Цифровизация агропромышленного комплекса : Сборник научных статей. 2024.

35. Мурашов В. В., Румянцев А. Ф. Виды производственных и эксплуатационных дефектов конструкций из полимерных композиционных материалов // VI научная конференция по гидроавиации «Гидраавиасалон- 2006».: Сборник докладов. 2006. C. 147-153.

36. Ермолов И. Н., Ланге Ю. В. Неразрушающий контроль: Справочник в 8 т. / И. Н. Ермолов, Ю. В. Ланге, под ред. В. В. Клюев, М: Машиностроение, 2006.

37. Chulkov A. O., Tuschl C., Nesteruk D. A., Oswald-Tranta B., Vavilov V. P., Kuimova M. V. The Detection and Characterization of Defects in Metal/Non-metal Sandwich Structures by Thermal NDT, and a Comparison of Areal Heating and Scanned Linear Heating by Optical and Inductive Methods // Journal of Nondestructive Evaluation. 2021. № 2 (40).

38. Dushin M. I., Khrulkov A. V., Karavaev R. Yu. Parameters that influence the formation of porosity in the products made of polymer composite materials (PCM) produced by out-of-autoclave methods // Proceedings of VIAM. 2015. № 2 (0). C. 10-10.

39. Митряйкин В. И., Кротова Е. В. Исследование структуры стеклопластиковых конструкций методом спиральной компьютерной томографии для оценки прочности. Москва, 2018.

40. Михеев П. В., Дидин Г. А., Шкатов П. Н. Использование метода вихревых токов для дефектоскопии конструкционных материалов на основе углеродных волокон. Москва, 2018.

41. Мурашов В. В., Алексашин В. М., Мишуров К. С. Диагностика структуры, состава и свойств полимерных композиционных материалов. Москва, 2018.

42. Murashov V. Non-destructive testing and evaluation designs by the acoustic methods / V. Murashov, Saarbrücken: LAMBERT Academic Publishing, 2017.

43. Gebrehiwet L., Chimido A., Melaku W., Tesfaye E. A Review of Common Aerospace Composite Defects Detection Methodologies. 2023.

44. Ложкова Д. С., Далин М. А. Моделирование процессов преломления и последующего распространения широкополосных импульсов сферически сфокусированных ультразвуковых волн при их падении из жидкости на плоские поверхности твердого тела под различными углами. Москва, 2018.

45. Ложкова Д. С., Далин М. А. Моделирование процессов преломления и последующего распространения широкополосных импульсов сферически сфокусированных ультразвуковых волн при их падении из жидкости на плоские поверхности твердого тела под различными углами. Москва, 2018.

46. Мурашов В. В. Контроль и диагностика многослойных конструкций из полимерных композиционных материалов акустическими методами / В. В. Мурашов, Москва: ИД «Спектр», 2016.

47. Чертищев В. Ю., Бойчук А. С., Диков И. А., Генералов А. С. Неразрушающий контроль акустическими методами многослойных конструкций из полимерных композиционных материалов мотогондолы авиационного двигателя. Москва, 2018.

48. Кузнецов А. О. Обнаружение малоразмерных металлических включений в изделиях из композитных материалов вихретовоквы методом. Москва, 2018.

49. Honarvar F., Varvani-Farahani A. A review of ultrasonic testing applications in additive manufacturing: Defect evaluation, material characterization, and process control // Ultrasonics. 2020. Т. 108.

50. Далин М. А., Генералов А. С., Бойчук А. С., Ложкова Д. С. Основные тенденции развития акустических методов неразрушающего контроля // Авиационные материалы и технологии. 2013. (1). C. 64-69.

51. Frhaan W. K. M., Abu Bakar B. H., Hilal N., Al-Hadithi A. I. CFRP for strengthening and repairing reinforced concrete: a review // Innovative Infrastructure Solutions. 2021. Т. 6. № 2.

52. Rajak D. K., Wagh P. H., Linul E. Manufacturing technologies of carbon/glass fiber-reinforced polymer composites and their properties: A review // Polymers. 2021. Т. 13. № 21.

53. Маслов А. И., Болотских А. А., Улесов В. В., Шалыга С. В., Бадамшин Г. И. Ультразвуковой контроль изделий и конструкций летательных аппаратов (ЛА) из полимерных композиционных материалов (ПКМ). Москва, 2018.

54. Чулков А. О., Вавилов В. П., Кладов Д. Ю., Юркина В. Ю. ТЕПЛОВОЙ НЕРАЗРУШАЮЩИЙ КОНТРОЛЬ КОМПОЗИЦИОННЫХ И МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ДЕТАЛЕЙ, ИЗГОТОВЛЕННЫХ МЕТОДОМ АДДИТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ // Дефектоскопия. 2022.

55. Вавилов В. П. Инфракрасная термография и тепловой контроль / В. П. Вавилов, Москва: Спектр, 2009.

56. ОРЛОВ А.А. О. А. А., КРЫЛОВА Е.В. К. Е. В., СИРИЧЕНКО А.В. С. А. В., ПЫТКИНА Е.А. П. Е. А., БУДАДИН О.Н. Б. О. Н., КОЗЕЛЬСКАЯ С.О. К. С. О., ФЕДОТОВ М.Ю. Ф. М. Ю. SOFTWARE MODULE FOR DETERMINING THE PHYSICAL DIMENSIONS OF THE DIAGNOSED METAL PRODUCTS OF COMPLEX SHAPE AND INTERNAL STRUCTURE IN A THERMAL FIELD WITH AUTOMATED THERMAL NONDESTRUCTIVE TESTING // Промышленные АСУ и контроллеры. 2023. № 12.

57. Vavilov V. P. Thermal Nondestructive Testing: Development of Conventional Directions and New Trends (A Review) // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2023. № 6 (59).

58. Golovin Yu. I., Samodurov A. A., Golovin D. Yu., Tyurin A. I., Divin A. G., Zakharov Yu. A. Measurement of the thermal diffusivity of optical materials and products by a new thermographic express method that does not require cutting samples from bulk // IzmeriteFnaya Tekhnika. 2023. № 1. C. 36-43.

59. Дмитриев А. О., Живенкова А. А., Дмитриев О. С. Информационно-измерительная система для исследования теплофизических характеристик полимерных композиционных материалов // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2015. № 7-4 (18-4) (3). C. 83-86.

60. Дивин А. Г., Балабанов П. В., Мищенко С. В., Пономарев С. В., Буланова В. О., Захаров Ю. А. Оптический и теплофизический методы контроля влажности растительных

тканей яблок // Труды международного симпозиума «Надёжность и качество». 2020. (2). C. 288-291.

61. Vavilov V. P., Chulkov A. O., Smotrova S. A., Smotrov A. V., Scherbakov V. N., Storozhenko V. A. Infrared thermographic analysis of thermal property variations in composites subjected to impact damage, thermal cycling and moisture saturation // Composite Structures. 2022. (296). C. 115927.

62. Козельская С. О. Computer System of Ultrasonic Thermotomography for Detecting Small-sized Defects in Products from Polymer Composite Materials // Промышленные АСУ и контроллеры. 2020. № 7.

63. Chulkov A. O., Vavilov V. P., Shagdyrov B. I., Kladov D. Yu. Automated detection and characterization of defects in composite-metal structures by using active infrared thermography // Journal of Nondestructive Evaluation. 2023. № 1 (42). C. 20.

64. Chulkov A. O., Nesteruk D. A., Vavilov V. P., Shagdirov B., Omar M., Siddiqui A. O., Prasad Y. L. V. D. Automated procedure for detecting and characterizing defects in GFRP composite by using thermal nondestructive testing // Infrared Physics & Technology. 2021. (114). C. 103675.

65. Chulkov A., Vavilov V. Combining heating and forced cooling: a new technique in active thermal NDT 2023.

66. Vavilov V. P. 3D modeling of pulsed thermal NDT: Back to basic features and subtle phenomena // NDT and E International. 2022. (130).

67. Doshvarpassand S., Wang X. Article an automated pipeline for dynamic detection of sub-surface metal loss defects across cold thermography images // Sensors. 2021. № 14 (21).

68. Chulkov, Sommier A., Pradere C., Vavilov V. P., Siddiqui A. O., Prasad Y. L. V. D. Analyzing efficiency of optical and THz infrared thermography in nondestructive testing of GFRPs by using the Tanimoto criterion // NDT and E International. 2021. (117).

69. Gade R., Moeslund T. B. Thermal cameras and applications: A survey // Machine Vision and Applications. 2014. № 1 (25).

70. Golovin Y. I., Golovin D. Y., Tyurin A. I. Dynamic Thermography for Technical Diagnostics of Materials and Structures // Russian Metallurgy (Metally). 2021. № 4 (2021). C. 512-527.

71. Usamentiaga R., Venegas P., Guerediaga J., Vega L., Molleda J., Bulnes F. G. Infrared thermography for temperature measurement and non-destructive testing // Sensors (Switzerland). 2014. Т. 14. № 7.

72. Головин Д. Ю., Тюрин А. И., Самодуров А. А., Дивин А. Г., Головин Ю. И. Динамические термографические методы неразрушающего экспресс контроля / Д. Ю. Головин, А. И. Тюрин, А. А. Самодуров, А. Г. Дивин, Ю. И. Головин, Москва: Техносфера, 2019.

73. McCann D. M., Forde M. C. Review of NDT methods in the assessment of concrete and masonry structures // NDT and E International. 2001. № 2 (34).

74. Moskovchenko A., Svantner M., Vavilov V., Chulkov A. Characterizing Depth of Defects with Low Size/Depth Aspect Ratio and Low Thermal Reflection by Using Pulsed IR Thermography // Materials. 2021. № 8 (14). C. 1886.

75. Krstulovic-Opara L., Bagavac P., Bozanic A., Domazet Z. NDT of Composites Based on Active Infrared Thermography and Ultrasound Testing // Journal of Energy - Energija. 2021. № 2 (70).

76. Ibarra-Castanedo C., Maldague X. Pulsed phase thermography reviewed // Quantitative InfraRed Thermography Journal. 2004. Т. 1. № 1.

77. Vandone A., Rizzo P., Vanali M. Image processing for the laser spot thermography of composite materials 2012.

78. Khodayar F., Lopez F., Ibarra-Castanedo C., Maldague X. Optimization of the Inspection of Large Composite Materials Using Robotized Line Scan Thermography // Journal of Nondestructive Evaluation. 2017. № 2 (36).

79. Zhao Y., Addepalli S., Sirikham A., Roy R. A confidence map based damage assessment approach using pulsed thermographic inspection // NDT and E International. 2018. (93).

80. Chulkov А. О., Sommier A., Pradere C., Vavilov V. P., Siddiqui A. O., Prasad Y. L. V. D. Analyzing efficiency of optical and THz infrared thermography in nondestructive testing of GFRPs by using the Tanimoto criterion // NDT & E International. 2021. (117). C. 102383.

81. Chulkov A. O., Tuschl C., Nesteruk D. A., Oswald-Tranta B., Vavilov V. P., Kuimova M. V. The Detection and Characterization of Defects in Metal/Non-metal Sandwich Structures by Thermal NDT, and a Comparison of Areal Heating and Scanned Linear Heating by Optical and Inductive Methods // Journal of Nondestructive Evaluation. 2021. № 2 (40). C. 44.

82. Vieira T. M., Santana Ё. C., Souza L. F. S., Silva R. O., Ferreira T. V., Riffel D. B. A novel experimental procedure for lock-in thermography on solar cells // AIMS Energy. 2023. № 3 (11). C. 503-521.

83. Kladov D. Y., Chulkov A. O., Vavilov V. P., Stasevskiy V. I., Yurkina V. A. Efficiency of using different types of infrared imagers in active thermal nondestructive testing of delaminations in non-metals // Дефектоскопия. 2023. № 7. C. 25-32.

84. Chulkov A. O., Nesteruk D. A., Shagdyrov B. I., Vavilov V. P. Method and Equipment for Infrared and Ultrasonic Thermographic Testing of Large-Sized Complex-Shaped Composite Products // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2021. № 7 (57). C. 619-626.

85. Чулков А. О., Нестерук Д. А., Шагдыров Б. И., Вавилов В. П. Метод и аппаратура инфракрасного и ультразвукового термографического контроля крупногабаритных композиционных изделий сложной формы // Дефектоскопия. 2021. (7). C. 67-74.

86. Ciampa F., Mahmoodi P., Pinto F., Meo M. Recent advances in active infrared thermography for non-destructive testing of aerospace components // Sensors (Switzerland). 2018. Т. 18. № 2.

87. Chulkov A. O., Nesteruk D. A., Shagdyrov B. I., Vavilov V. P. Method and Equipment for Infrared and Ultrasonic Thermographic Testing of Large-Sized Complex-Shaped Composite Products // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2021. № 7 (57).

88. Rellinger T., Underhill P. R., Krause T. W., Wowk D. Combining eddy current, thermography and laser scanning to characterize low-velocity impact damage in aerospace composite sandwich panels // NDT and E International. 2021. (120).

89. Derusova D. A., Vavilov V. P., Shpilnoi V., Siddiqui A. O., Prasad Y. L. V. D., Druzhinin N. V., Zhvyrblya V. Y. Characterising Hidden Defects in GFRP/CFRP Composites by using Laser Vibrometry and Active IR Thermography // Nondestructive Testing and Evaluation. 2022. № 6 (37).

90. Козельская С. О. Complex of Automated Control of the Density of Electric Wiring Composite Materials by Electric Power Thermography // Промышленные АСУ и контроллеры. 2020. № 9.

91. Каледин В. О., Вячкина Е. А., Вячкин Е. С., Будадин О. Н., Козельская С. О. Применение ультразвуковой термотомографии и электросиловой термографии для тепловой дефектометрии малоразмерных дефектов сложных пространственных композитных конструкций // Дефектоскопия. 2020. C. 66-76.

92. Chulkov A. O., Vavilov V. P., Nesteruk D. A., Shagdyrov B. I. Thermal Flaw Detection Scanner for Testing Large-Sized Flat Products Made of Composite Materials // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2022. № 4 (58). C. 301-307.

93. Chulkov A. O., Nesteruk D. A., Vavilov V. P., Shagdirov B., Omar M., Siddiqui A. O., Prasad Y. L. V. D. Automated procedure for detecting and characterizing defects in GFRP composite by using thermal nondestructive testing // Infrared Physics and Technology. 2021.

(114).

94. Chulkov A. O., Vavilov V. P., Shagdyrov B. I., Kladov D. Y. Automated detection and characterization of defects in composite-metal structures by using active infrared thermography // Journal of Nondestructive Evaluation. 2023. № 1 (42).

95. Roemer J., Khawaja H., Moatamedi M., Pieczonka L. Data Processing Scheme for Laser Spot Thermography Applied for Nondestructive Testing of Composite Laminates // Journal of Nondestructive Evaluation. 2023. № 1 (42).

96. Liu H., Du W., Yazdani Nezhad H., Starr A., Zhao Y. A dissection and enhancement technique for combined damage characterisation in composite laminates using laser-line scanning thermography // Composite Structures. 2021. (271).

97. Li Y., Song Y., Yang Z., Jiang H., Liu B. Temperature Field in Laser Line Scanning Thermography: Analytical Calculation and Experiment // CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences. 2023. № 1 (137). C. 1001-1018.

98. Nayak S., Pattnaik S., Panigrahi I., Nayak R., Parida S. Small delamination detection in carbon fibre reinforced polymer composite beam by NDT and vibration analysis // Indian Journal of Engineering and Materials Sciences. 2020. № 3 (27).

99. Marani R., Campos-Delgado D. U. Depth classification of defects in composite materials by long-pulsed thermography and blind linear unmixing // Composites Part B: Engineering. 2023. (248).

100. Swiderski W. The characterization of defects in multi-layered composite materials by thermal tomography methods // Acta Physica Polonica A. 2009. № 4 (115).

101. Kaledin V. O., Vyachkina E. A., Vyachkin E. S., Budadin O. N., Kozel'skaya S. O. Applying Ultrasonic Thermotomography and Electric-Loading Thermography for Thermal Characterization of Small-Sized Defects in Complex-Shaped Spatial Composite Structures // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2020. № 1 (56).

102. Usamentiaga R., Venegas P., Guerediaga J., Vega L., López I. Automatic detection of impact damage in carbon fiber composites using active thermography // Infrared Physics and Technology. 2013. (58).

103. Скворцов Л. А. Основы фотометрической радиометрии и лазерной термографии / Л. А. Скворцов, Москва: Техносфера, 2017.

104. Yüksel N. The Review of Some Commonly Used Methods and Techniques to Measure the Thermal Conductivity of Insulation Materials 2016.

105. Hammerschmidt U., Hameury J., Strnad R., Turzó-Andras E., Wu J. Critical review of industrial techniques for thermal-conductivity measurements of thermal insulation materials // International Journal of Thermophysics. 2015. № 7 (36).

106. Bedoya A., González J., Rodriguez-Aseguinolaza J., Mendioroz A., Sommier A., Batsale J. C., Pradere C., Salazar A. Measurement of in-plane thermal diffusivity of solids moving at constant velocity using laser spot infrared thermography // Measurement: Journal of the International Measurement Confederation. 2019. (134).

107. Vavilov V. P. Thermal nondestructive testing of materials and products: a review // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2017. № 10 (53).

108. Garrido I., Lagüela S., Arias P. Infrared thermography's application to infrastructure inspections // Infrastructures. 2018. Т. 3. № 3.

109. Balageas D., Maldague X., Burleigh D., Vavilov V. P., Oswald-Tranta B., Roche J. M., Pradere C., Carlomagno G. M. Thermal (IR) and Other NDT Techniques for Improved Material Inspection // Journal of Nondestructive Evaluation. 2016. № 1 (35).

110. Haddadnia J., Zadeh H. G. The new trends in the application of thermography science for diagnostic // World. 1993. № 6 (29).

111. Liu K., Wang F., He Y., Liu Y., Yang J., Yao Y. Data-Augmented Manifold Learning Thermography for Defect Detection and Evaluation of Polymer Composites // Polymers. 2023. № 1 (15).

112. Deng K., Liu H., Yang L., Addepalli S., Zhao Y. Classification of barely visible impact damage in composite laminates using deep learning and pulsed thermographic inspection // Neural Computing and Applications. 2023. № 15 (35). C. 11207-11221.

113. Hillen M., Sels S., Ribbens B., Verspeek S., Janssens K., Snickt G. Van der, Steenackers G. Qualitative Comparison of Lock-in Thermography (LIT) and Pulse Phase Thermography (PPT) in Mid-Wave and Long-Wave Infrared for the Inspection of Paintings // Applied Sciences (Switzerland). 2023. № 7 (13).

114. Khodayar F., Lopez F., Ibarra-Castanedo C., Maldague X. Parameter Optimization of Robotize Line Scan Thermography for CFRP Composite Inspection // Journal of Nondestructive Evaluation. 2018. № 1 (37).

115. Пономарев С. В., Мищенко С. В., Дивин А. Г. Теоретические и практические аспекты теплофизических измерений / С. В. Пономарев, С. В. Мищенко, А. Г. Дивин, под ред. З. Г. Чернова, Тамбов: Издательско-полиграфический центр Тамбовского государственного технического университета, 2006.

116. Захаров Ю. А. Роботизированный комплекс для термографического контроля изделий из композитных материалов Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2023.C. 501-508.

117. Захаров Ю. А. Роботизированный комплекс для термографического контроля изделий из композитных материалов // Управление большими системами: сборник научных трудов XIX Всероссийской школы-конференции молодых ученых. 2023. C. 501-508.

118. Захаров Ю. А., Дивин А. Г. Измерительная установка для теплового неразрушающего контроля листовых многослойных материалов // Управление большими системами : труды XVII Всероссийской школы-конференции молодых ученых. 2021. C. 533-537.

119. Divin Alexander G., Zakharov Yuri A., Golovin Dmitry Y., Tyurin Alexander I., Samodurov Alexander A., Lyubimova Daria A. Robotic Quality Control of Products Made of Polymer Composite // Proceedings of the 2024 International Conference «Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies» (2024 QM&TIS&IT). 2025. C. 42-45.

120. Divin A. G., Karpov S. V., Zakharov Y. A., Karpova N. A., Samodurov A. A., Golovin D. Yu., Tyurin A. I. Using Laser Point Scanning Thermography for Quality Monitoring of Products Made of Composite Materials // Engineering Technologies and Systems. 2024. № 1 (34). C. 145-163.

121. Divin A. G., Ponomarev S. V., Mishchenko S. V., Zakharov Yu. A., Karpova N. A., Samodurov A. A., Golovin D. Yu., Tyurin A. I. Application of laser scanning thermography and regression analysis to determine characteristics of defects in polymer composite materials // Defektoskopia. 2024. № 1. C. 40-48.

122. Дивин А. Г., Пономарев С. В., Мищенко С. В., Захаров Ю. А., Карпова Н. А., Самодуров А. А., Головин Д. Ю., Тюрин А. И. Применение лазерной сканирующей термографии и регрессионного анализа для определения характеристик дефектов полимерных композиционных материалов // Дефектоскопия. 2024. № 1. C. 40-48.

123. Divin A. G., Zakharov Yu. A., Golovin D. Yu., Karpova N. A., Tyurin A. I., Samodurov A. A., Karpov S. V., Rodaev V. V., Zakharov I. A. Application of Periodic Laser Heating and PhaseSensitive Thermography for Thickness Gaging of Coatings // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2025. № 1 (61). C. 115-124.

124. Захаров Юрий Андреевич Анализатор термофильмов CRD // 2025.

125. Головин Д. Ю., Дивин А. Г., Самодуров А. А., Захаров Ю. А., Тюрин А. И., Головин Ю. И. Качественная идентификация подповерхностных дефектов материалов с сотовым заполнителем методом инфракрасной сканирующей термографии // Материаловедение. 2024. № 7. C. 3-11.

126. Самодуров А. А., Захаров Ю. А., Дивин А. Г., Головин Д. Ю., Васюкова И. А. Способ дефектоскопии в полимерных конструкциях с сотовым заполнителем с применением термографии // 2025.

127. Захаров Ю. А., Дивин А. Г. Измерительная установка для теплового неразрушающего контроля листовых многослойных материалов Москва-Звенигород: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2021.C. 533-537.

128. Golovin D. Yu., Divin A. G., Samodurov A. A., Zakharov Yu. A., Tyurin A. I., Golovin Yu. I. Nondestructive Testing of Polymer Composites with a Honeycomb Filler Based on the Root Mean Square Temperature Deviatiosn Recorded in the Process of Active Thermography // Nanobiotechnology Reports. 2024. № 7 (19). C. 1259-1266.

129. Golovin D. Yu., Divin A. G., Samodurov A. A., Zaharov Y. A., Tyurin A. I., Golovin Y. I. Identification of Defects in Products Made from Honeycomb Composite Materials Using Infrared Scanning Thermography // Engineering Technologies and Systems. 2024. № 2 (34). C. 265-280.

130. Баранов С. С., Захаров Ю. А., Гриньков И. С., Кощеев Н. А., Шуняев П. В., Хамаде А., Байков А. Р. Информационно-сенсорная система роботизированного комплекса для

термографического контроля композитов Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2023.C. 207-209. 131. Kennedy J. F., Mistry J. Instrumentation and Sensors for the Food Industry // Carbohydrate Polymers. 2003. № 3 (51).

Список иллюстративного материала

Список рисунков

Рисунок 1 — Общий вид структуры сотового заполнителя............................................................14

Рисунок 2 — Фрагменты конструкции с сотовым заполнителем...................................................14

Рисунок 3 — Доля массы ПКМ в современных самолётах [26]......................................................16

Рисунок 4 — Схема моделирования эксперимента с точечным источником................................34

Рисунок 5 — Схема математической модели температурного поля при использовании линейного

источника..............................................................................................................................................39

Рисунок 6 — Температура поверхности образца по длине в различные моменты времени........41

Рисунок 7 — Температурные контрасты на поверхности образца, содержащего дефект, для разных значений скорости движения лазера, при глубине залегания дефекта h = {1; 2; 3} мм .. 41

Рисунок 8 — Эскиз 3D-модели фрагмента материала с сотовым заполнителем..........................43

Рисунок 9 — Температурная контрастность при толщине обшивки к = 0,5 мм при различных

коэффициентах теплопроводности Л = 0,3; 0,5; 0,8Втм •К.............................................................44

Рисунок 10 — Температурная контрастность при толщине обшивки h=1,0 мм при различных

коэффициентах теплопроводности Л = 0,3; 0,5; 0,8Втм •К.............................................................44

Рисунок 11 — Температурная контрастность при толщине обшивки h=1,5 мм при различных

коэффициентах теплопроводности Л = 0,3; 0,5; 0,8Втм •К.............................................................44

Рисунок 12 — Время наступления наибольшего температурного контраста ттах при

варьировании температуропроводности материала.........................................................................45

Рисунок 13 — Время наступления наибольшего температурного контраста ттах при

варьировании глубины залегания дефекта........................................................................................45

Рисунок 14 — Общий вид (визуализация 3D-модели) установки определения

температуропроводности.....................................................................................................................49

Рисунок 15 — Пример круговых изотерм, возникающих при проведении тестирования...........54

Рисунок 16 — Общая схема установки на базе портальной системы............................................56

Рисунок 17 — Общая схема установки активной термографии на базе робота-манипулятора... 58

Рисунок 18 — Блок-схема применённого алгоритма.......................................................................61

Рисунок 19 — Пример матрицы свёртки размером 10 на 10...........................................................62

Рисунок 20 — Алгоритм обработки данных выявления сот............................................................63

Рисунок 21 — Процесс добавления точки при триангуляции.........................................................64

Рисунок 22 — Пример кривых весового распределения сигнального параметра для дефектной и бездефектной областей........................................................................................................................68

Рисунок 23 — Пример кривых интегрального распределения сигнального параметра для

дефектной и бездефектной областей..................................................................................................69

Рисунок 24 — Графическое представление пересчёта времени по максимальному значению в

точке......................................................................................................................................................71

Рисунок 25 — Общий вид и основные размеры образцов...............................................................77

Рисунок 26 — Изображения сотовых заполнителей изготовленных образцов с дефектами

структуры..............................................................................................................................................77

Рисунок 27 — Дефект 4 образца Ю и его видимость другими методами обнаружения дефектов80 Рисунок 28 — Результат поиска нарушений структуры алгоритмом на образцах S1 (а, б) и

S2 (в, г)..................................................................................................................................................80

Рисунок 29 — Термограмма участка композиционного материала с сотовым заполнителем.....83

Рисунок 30 — Доля ошибки метода СКО..........................................................................................83

Рисунок 31 — Визуализация обработки методом СКО...................................................................84

Рисунок 32 — Результаты применения фильтров СКО: доли ошибки...........................................84

Рисунок 33 — Визуализация результата вычисления скользящего среднего СКО......................85

Рисунок 34 — Распределение градиентов в дефектной области и её окрестностях.....................85

Рисунок 35 — Термограмма дефектного участка и его окрестности.............................................86

Рисунок 36 — Значения температуры на выбранной линии и температурного градиента на

выбранной линии, вдоль неё...............................................................................................................86

Рисунок 37 — Распределение информативного параметра по выбранному отрезку....................87

Рисунок 38 — Вычисление абсолютного значения градиента в области дефекта и его окрестности

через разное время времени после нагрева.......................................................................................88

Рисунок 39 — Доля суммы ошибок первого и второго рода в зависимости от времени после

прохождения нагревателя по участку................................................................................................88

Рисунок 40 — Функции частотного распределения модуля градиента..........................................89

Рисунок 41 — Усредненный в скользящем окне модуль градиента температуры........................89

Рисунок 42 — Доля ошибки до и после улучшения метода введением усреднения....................90

Рисунок 43 — Распределение значений информативного параметра улучшенного метода в

дефектной области и её окрестности..................................................................................................90

Рисунок 44 — Визуализация видимости дефекта после обработки...............................................91

Рисунок 45 — Схема расположения дефектов в образце.................................................................91

Рисунок 46 — Термограммы в окрестности дефекта А4.................................................................92

Рисунок 47 — Термограммы в областях дефектов В4 и В5 (показаны прямоугольниками).......93

Рисунок 48 — Термограммы для дефектов А3, А4, А5 через 1, 2, 3, 4 и 5 с...................................93

Рисунок 49 — Термограммы, полученные с интервалом времени 2 с для участков образца,

содержащих дефекты В4 и В 5............................................................................................................94

Рисунок 50 — Термограммы Т2(х1, т — Лт), Т1(х2, т) и температурный контраст ЛТтахт......95

Рисунок 51 — Характерный внешний вид области с повышенной температурой,

соответствующей дефекту................................................................................................................... 95

Рисунок 52 — График зависимости производной температурного поля по координате х для дефекта В4 шириной 19,2 мм. Область дефекта на графике условно показана затемнённым

прямоугольником.................................................................................................................................96

Рисунок 53 — Диаграмма рассеяния для регрессионной модели ширины дефекта ..................... 97

Рисунок 54 — Диаграмма рассеяния для регрессионной модели глубины залегания дефекта ... 97 Рисунок 55 — Диаграмма Исикавы с указанием основных источников погрешностей при

использовании предложенной методики.........................................................................................100

Рисунок 56 — Зависимость допустимой глубины залегания дефекта (толщины обшивки) ПКМ с сотовым заполнителем в зависимости от температуропроводности материала а и значения

температурного контраста Ттах, необходимого для обнаружения дефекта..............................102

Рисунок 57 — Стык двух секций составной части БпЛА..............................................................104

Рисунок 58 — Область обнижения для размещения авионики.....................................................104

Рисунок 59 — Кинематическая схема робота Delta-5X.................................................................139

Рисунок 60 — Тригонометрический подход для определения для решения ОЗК......................140

Список таблиц

Т а б л и ц а 1 — Обучающая выборка для регрессионной модели определения ттах...............46

Т а б л и ц а 2 — Обучающая выборка для регрессионной модели определения ка, Ттах........46

Т а б л и ц а 3 — Основные характеристики тепловизора...............................................................51

Т а б л и ц а 4 — Основные характеристики лазерного модуля......................................................51

Т а б л и ц а 5 — Основные физические характеристики исследованных материалов.................76

Т а б л и ц а 6 — Основные параметры образцов.............................................................................77

Т а б л и ц а 7 — Результат обработки фрагментов кадров термофильмов с дефектами типа

отслоение заполнителя ........................................................................................................................ 78

Т а б л и ц а 8 — Размеры дефектов в образце..................................................................................92

Т а б л и ц а 9 — Структура обучающей выборки для построения регрессионной модели.........96

Т а б л и ц а 10 — Параметры Денавита-Хартенберга для выбранного робота...........................138

Приложение А

Листинг управляющей программы установки на базе портальной

системы

const int rows = 4; const int cols = 3; const int axisN = 3;

const int setpsPerRev = 200; // Шагов на оборот

const int mmPerRev = 4; // Миллиметров на оборот

float v2f = setpsPerRev / mmPerRev; // Частота, Гц, для скорости 1 мм/с, коэффициент перевода скорости в частоту. Нужно дополнительно делить на 100 при использовании

bool lampOn = true; // Флаг того, что лампа

включена

bool quit = true; // Флаг завершения цикла

bool keyPressed = false; // Признак того, что какая-то

клавиша была нажата

int pt = 0; // Последнее считанное время с

начала скетча мкс

int t = 0; // Текущее считанное время с

начала скетча мкс

int v = 1000; // Текущаяя выбранная скорость,

1E-2 мм/с

int vMax = 5000; // Максимальная скорость

int vMin = 0; // Минимальная скорость

int dt = 1000; // Задержка полупериод шага в

мкс

int axis = 0; // Номер оси, по которой

перемещаемся

int lamPin = 13; // Выходной пин включения лампы

int dirPin = 12; // Выходной пин для выбора

направления

int pulPin[axisN] = { 9, 10, 11 }; // Выходные пины для управления

шагами осей

int rowPin[rows] = { 2, 3, 4, 5 }; // Пины, к которым подключены

ряды клавиатуры

int colPin[cols] = { 6, 7, 8 }; // Пины, к которым подключены

столбцы клавиатуры

char keyChar[rows][cols] = { { ' '3' },

{ ' '6' },

{ ' '9' },

{ ' i * i , '0', '#' } }; // Символы,

которые будут передаваться на ПК при нажатиях соответствующих клавиш bool key[rows][cols] = { { false, false, false },

{ false, false, false }, { false, false, false }, { false, false, false } }; // Массив, в котором отмечаются нажатые клавиши char axisChar[axisN] = { 'X', 'Y', 'Z' };

// Проверка, нажата ли клавиша bool readKey(int row, int col) { for (int i = 0; i < rows; i++)

digitalWrite(rowPin[i], i == row ? HIGH : LOW); bool out = digitalRead(colPin[col]) == HIGH; digitalWrite(rowPin[row], LOW); key[row][col] = out;

keyPressed = keyPressed || key[row][col]; return out;

}

// Проверка и запись всех клавиш клавиатуры void readKeyboard() { keyPressed = false;

for (int row = 0; row < rows; row++) { digitalWrite(rowPin[row], HIGH); for (int col = 0; col < cols; col++) {

key[row][col] = (digitalRead(colPin[col]) == HIGH); keyPressed = keyPressed || key[row][col];

}

digitalWrite(rowPin[row], LOW);

}

}

// Вывод всех нажатых клавиш клавиатуры void outKeyboard() {

for (int row = 0; row < rows; row++) for (int col = 0; col < cols; col++) if (key[row][col])

Serial.print(keyChar[row][col]); else

Serial.print("_"); Serial.println();

}

// Назначение новой скорости перемещения void setV(int newV) {

v = constrain(newV, vMin, vMax); Serial.print("Updated. v = "); Serial.print(v); Serial.println("E-2 mm/s");

}

void setup() {

for (int i = 0; i < rows; i++)

pinMode(rowPin[i], OUTPUT); // Запитка клавиатуры по рядам

for (int i = 0; i < cols; i++)

pinMode(colPin[i], INPUT); // Считывание клавиатуры по колонкам

for (int i = 0; i < axisN; i++)

pinMode(pulPin[i], OUTPUT); // Пины для передачи шагов

pinMode(dirPin, OUTPUT); pinMode(lamPin, OUTPUT); // Лампочка Serial.begin(9600);

Serial.println("### START ###");

}

void loop() {

readKeyboard(); // Проверка нажатий на клавитауры //outKeyboard(); // Вывод нажатых клавиш на клавиатуре

// \ 0 1 2 // 0 1 2 3 // 1 4 5 6 // 2 7 8 9 // 3 * 0 #

// Выбор оси

if (key[3][0] && (axis ! = 0)) { // Нажата "*" axis = 0;

Serial.println("Axis = X");

}

if (key[3][1] && (axis != 1)) axis = 1;

Serial.println("Axis = Y");

}

if (key[3][2] && (axis != 2)) axis = 2;

Serial.println("Axis = Z");

}

// Перемещение

if (key[0][1]) { // Нажата "2" Serial.print(axisChar[axis]); Serial.print(" + "); Serial.print(v);

Serial.print("E-2 mm/s started..."); for (int i = 0; i < rows; i++) digitalWrite(rowPin[i], low); digitalWrite(lamPin, lampOn ? HIGH : LOW); digitalWrite(dirPin, HIGH);

int T = 5E7 / (v * v2f); // Вычисляем полупериод do {

digitalWrite(pulPin[axis], HIGH); delayMicroseconds(T); digitalWrite(pulPin[axis], LOW); delayMicroseconds(T); } while (readKey(0, 1)); digitalWrite(lamPin, LOW); Serial.println(" Finished.");

}

if (key[2][1]) { // Нажата "8"

{ // Нажат "0"

{ // Нажата "#"

Serial.print(axisChar[axis]); Serial.print(" - "); Serial.print(v);

Serial.print("E-2 mm/s started..."); for (int i = 0; i < rows; i++) digitalWrite(rowPin[i], low); digitalWrite(lamPin, lampOn ? HIGH : LOW); digitalWrite(dirPin, LOW);

int T = 5E7 / (v * v2f); // Вычисляем полупериод do {

digitalWrite(pulPin[axis], HIGH); delayMicroseconds(T); digitalWrite(pulPin[axis], LOW); delayMicroseconds(T); } while (readKey(2, 1)); digitalWrite(lamPin, LOW); Serial.println(" Finished.");

}

// Регулировка скорости if (key[1][0]) // Нажата "4"

setV(v + 100); if (key[2][0]) // Нажата "7"

setV(v - 100); if (key[1][2]) // Нажата "6"

setV(v + 10); if (key[2][2]) // Нажата "9" setV(v - 10);

// Точная настройка скорости if (key[0][0]) { // Нажата "1"

Serial.println("Enter new speed, 1E-2 mm/s: _"); Serial.println("* - Enter; # - Cancel"); int newV = 0; quit = false; do {

while (keyPressed)

readKeyboard(); // Ждём, пока не будет отпущена предыдущая

клавиша

delay(100); // Задержка для устранения дребезга клавиши

readKeyboard( if (key[0][0] newV = 10 * if (key[0][1] newV = 10 * if (key[0][2] newV = 10 * if (key[1][0] newV = 10 * if (key[1][1] newV = 10 * if (key[1][2]

; // Читаем всю клавиатуру

// Нажата "1" newV + 1;

// Нажата "2" newV + 2;

// Нажата "3" newV + 3;

// Нажата "4" newV + 4;

// Нажата "5" newV + 5;

// Нажата "6"

newV = 10 * newV + 6;

(key[2][0]) // Нажата II у II

newV = 10 * newV + 7;

(key[2][1]) // Нажата "8"

newV = 10 * newV + 8;

(key[2][2]) // Нажата "9"

newV = 10 * newV + 9;

(key[3][1]) // Нажат " 0"

newV = 10 * newV;

if (keyPressed) {

Serial.print("Enter new speed, 1E-2 mm/s: ");

Serial.print(newV);

Serial.println("_");

Serial.println("* - Enter; # - Cancel");

}

quit = key[3][0] || key[3][2]; // Нажата "*" или "#" } while (!quit); if (key[3][0]) {

setV(newV); } else {

Serial.print("Canceled. v = "); Serial.print(v); Serial.println(" mm/s");

}

}

}

Приложение Б

Листинг программы для решения прямой и обратной задач кинематики для установки на базе робота-манипулятора

deff('Deg=Rad2Deg(x)', 'Deg=180*x/%pi'); deff('Rad=Deg2Rad(x)', 'Rad=x/180*%pi'); function [RQ_5]=matricaR0_5(ksi, teta, fi)

Rz_ksi=[cos(ksi) -sin(ksi) 0; sin(ksi) cos(ksi) 0; 0 0 1]; Ry_teta=[cos(teta) 0 sin(teta); 0 1 0; -sin(teta) 0 cos(teta)]; Rz_fi=[cos(fi) -sin(fi) 0; sin(fi) cos(fi) 0; 0 0 1]; R0_5=Rz_ksi*Ry_teta*Rz_fi;// Матрица поворота вокруг всех трех

осей

endfunction

q1=Deg2Rad(+45);//0.349;

q2=Deg2Rad(40);

q3=Deg2Rad(0-104);

q4=Deg2Rad(0);

q5=Deg2Rad(-25);

q=[q1 q2 q3 q4 q5];

alfa1=%pi/2;

alfa2=0;

alfa3=0;

alfa4=%pi/2;

alfa5=0;

alfa=[alfa1 alfa2 alfa3 alfa4 alfa5]

d1=350;

d2=0;

d3=0;

d4=0

d5=160;

d=[d1 d2 d3 d4 d5];

a1=0;

a2=231;

a3=251;

a4=0;

a5=0;

a=[a1 a2 a3 a4 a5]

//Матрицы однородных преобразований шарниров for i=1:5

J1=[cos(q(i)) -sin(q(i))*cos(alfa(i)) sin(q(i))*sin(alfa(i)) a(i)*cos(q(i));

sin(q(i)) cos(alfa(i))*cos(q(i)) -sin(alfa(i))*cos(q(i)) a(i)*sin(q(i));

0 sin(alfa(i)) cos(alfa(i)) d(i); 0 0 0 1];

J{i}=J1; disp(J1); end;

//Матрицы перехода T1=J{1}; disp(T1); T2=T1*j{2}; disp(T2); T3=T2*J{3};disp(T3); T4=T3*J{4}; disp(T4); T5=T4*J{5}; disp(T5);

//Обратная задача----

teta= 90; xs=320//. T3(1,4) ys=100//T3(2,4) zs=200//T3(3,4)+d1

x=xs-d5*cos(Deg2Rad(teta))*cos(atan(ys,xs))

y=ys-d5*cos(Deg2Rad(teta))*sin(atan(ys,xs))