Идентификация и исследование равновесных состояний трещиноподобных дефектов в крупногабаритных упругих телах с тонкими покрытиями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.02.04, кандидат наук Краснощёков, Александр Александрович

• Краснощёков, Александр Александрович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Краснощёков, Александр Александрович

Содержание

Стр.

Введение

Глава 1. Неразрушающий контроль трещиноподобных дефектов в деталях

с покрытиями на основе аппарата искусственных нейронных сетей

1.1. Метод идентификации дефектов

1.1.1. Построение модели объекта контроля

1.1.2. Получение входной информации

1.1.3. Фильтрация данных

1.1.4. Нормализация данных

1.1.5. Применение искусственных нейронных сетей

1.2. Реализиция метода для некоторых элементов конструкций

1.2.1. Идентификация сквозной трещины в трёхмерной балке прямоугольного сечения

1.2.2. Идентификация трещины в слое с накладкой выходящей на границу сред

1.2.3. Идентификация внутренней трещины в слое с накладкой

Глава 2. Равновесное напряжённо-деформированое состояние протяжённых

деталей с покрытиями, ослабленных трещиноподобными дефектами

2.1. Постановки задач

2.2. Математическая модель тонкого упругого покрытия

2.3. Вывод интегрального уравнения для задачи о полуплоскости

2.4. Вывод интегрального уравнения для задачи о полосе

2.5. Построение решений интегральных уравнений

2.5.1. Метод малого параметра

2.5.2. Метод коллокации

2.6. Численные результаты

2.6.1. Установление границ применимости модели накладки

2.6.2. Исследование сходимости решений

2.6.3. Анализ задачи о полуплоскости

2.6.4. Анализ задачи о полосе

Глава 3. Распределённое моделирование и программная реализация метода

идентификации

3.1. Разработка системы грид-вычислений Anthill

3.1.1. Основные концепции

3.1.2. Алгоритм функционирования

3.2. Разработка платформы для параллельного обучения искусственных нейронных сетей DisANN

3.2.1. Основные концепции

3.2.2. Техническая реализация

3.2.3. Алгоритм функционирования

3.2.4. Результаты испытаний

Заключение

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

1. Скрипт для проведения ультразвукового исследования в конечноэле-

ментном пакете ANSYS

2. Реализация генетического алгоритма для расположения датчиков на

объекте контроля

3. Скрипты для пакетного выполнения сравнения моделей накладок

4. Модуль системы Anthill для пакетного выполнения расчётов методом

коллокации в среде Wolfram Mathematica

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Идентификация и исследование равновесных состояний трещиноподобных дефектов в крупногабаритных упругих телах с тонкими покрытиями»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

На сегодняшний день в России и за рубежом эксплуатируется большое количество потенциально опасных объектов в различных отраслях промышленности, включая: нефтехимическую промышленность, авиакосмическую отрасль, атомную энергетику и оборонное производство. Одним из характерных дефектов в элементах деталей и конструкций в данных отраслях являются трещины и трещиноподобные дефекты. После возникновения трещины её рост требует меньших энергитических затрат чем для её зарождения [107]. В процессе эксплуатации, при достижении трещиной существенных размеров, может произойти разрушение детали или конструкции. Внезапное разрушение объекта, в свою очередь, может обернуться не только финансовыми потерями, но и катастрофическими последствиями в рамках человеческих жизней и повреждения имущества. Для повышения эксплуатационной безопасности таких объектов все большее внимание уделяется диагностике оборудования и изделий, которая позволяет проводить оценку их работоспособности и предупреждать возникновение аварийных ситуаций.

В частности, идентификация дефектов в деталях и элементах конструкций с покрытиями и накладками является важнейшим аспектом в рамках эксплуатационной функциональности и безопасности практически во всех отраслях современной промышленности. Это обусловлено тем, что нанесение покрытий и накладок является одним из наиболее экономически эффективных способов улучшения таких свойств продукции как коррозионная стойкость, износостойкость, устойчивость к высоким температурам, оптические и электромагнитные характеристики, а также внешний вид.

На сегодняшний день существует большой спектр деталей и элементов конструкций с покрытиями, выполнеными на основе различных технологий. Наряду с традиционными технологиями нанесения покрытий и накладок на

крупногабаритные объекты, на сегодняшний день применяются различные способы обработки подложки сверхтонким слоем материала, как например пришедшая на замену электролизу технология газотермического напыления [77].

Однако, даже тонкие покрытия, выполняя защитную или иные функции, изменяют механические характеристики изделий [97]. Учитывая этот факт, и постоянный рост нагрузок в связи с развитием науки и техники, разработка методов идентификации неоднородностей и оценки напряженного состояния в упругих телах, ослабленных технологическими и эксплуатационными дефектами и усиленных тонкими покрытиями и накладками, становится одной из наиболее актуальных задач в рамках потребностей современного производства.

Увеличение сложности и объёмов обработки данных при решении прямых задач, а также необходимость широкомасштабного моделирования при решения обратных задач механики влекут за собой необходимость использования всё больших вычислительных мощностей. Это требует инвестиций в модернизацию вычислительных систем. Но в действительности уже имеющиеся ресурсы научных организаций расходуются неоптимально. Следовательно, растущая потребность в вычислительных ресурсах и высокая степень их интеграции в рамках отдельных организаций делают создание адекватной распределённой платформы для поддержки проведения этапов решения задач механики твёрдого тела высоко-приоритетной задачей.

Необходимо отметить, что разработка и развитие аналитических методов оценки критического состояния в механике твёрдого тела сохраняют высокую актуальность по ряду причин. Во-первых, эти методы позволяют получить решение в компактной форме, удобной для практического использования; во-вторых, такие решения позволяют не только количественно, но и что не менее важно, качественно проанализировать те или иные особенности напряженно-деформированного состояния объекта исследования; в-третьих, развитие аналитических методов решения задач механики стимулирует их использование в других областях науки и техники.

Таким образом, в рамках потребностей современного производства возникает необходимость в создании единого метода определения и оценки технологических и эксплуатационных дефектов в деталях и элементах конструкций с покрытиями и накладками, эффективно решающего техническую проблему, начиная с идентификации геометрических параметров дефекта и заканчивая оценкой напряжённого-деформированного состояния самого объекта исследования.

Степень разработанности

Механика деформируемого твёрдого тела получила обширные приложения в различных областях точного естествознания и современного машиностроения. Одним из основных разделов её применения является оценка прочности деталей и элементов конструкций - механика разрушения.

Механика разрушения берёт начало от пионерских работ A.A. Гриффит-са, которого принято считать её основоположником. A.A. Гриффите впервые сформулировал энергетический критерий хрупкого разрушения [98], гласящий что рост трещины происходит только в том случае, если при этом выделится больше энергии, чем требуется для образования новых поверхностей. До работ A.A. Гриффитса критерии разрушения связывались с некоторой константой материала и в основном носили феноменологический характер.

Идеи A.A. Гриффитса получили обобщение на упругие тела в трудах Д.Р. Ирвина [105], который учёл зону пластической деформации при росте трещины. Также, Д.Р. Ирвином и его коллегами был введён термин "коэффициент интенсивности напряжений" дающий численную оценку энергии, направленной на рост трещины [133]. Независимо от Ирвина схожие критерии были сформулированы Е. Орованом и И.Л. Шимелевичем. Дальнейшее развитие механики разрушения связано с формулировкой новых критериев разрушения и установлением их адекватности и связи между собой.

Необходимо отметить, что для анализа прочности детали или элемента

конструкции с позиции некоторого критерия разрушения, необходимо в первую очередь решить задачу теории упругости со смешанными граничными условиями. На протяжении уже более 60 лет решение смешанных задач теории упругости и механики разрушения сосредотачивает внимание учёных и специалистов научно-исследовательских организаций и высших учебных заведений.

При этом следует назвать ряд имён выдающихся отечественных учёных труды которых повлияли на развития механики разрушения и механики упруго твёрдого тела в целом: С.М. Айзикович, В.М. Александров, Н.Х. Арутунян, В.А. Бабешко, A.A. Баблоян, A.B. Белоконь, В.Н. Беркович, А.Н. Бескопыль-ный, А.О. Ватульян, И.И. Ворович, JI.A. Галин, Е.В. Глушков, Р.В. Гольдштейн, А.Г. Горшков, И.Г. Горячева, А.Б. Ефимов, Е.В. Коваленко, A.C. Кравчук, A.B. Манжиров, В.И. Моссаковский, H.H. Мусхелишвили, С.М. Мхитарян, Б.М. Нуллер, О.В. Онищук, В.В. Панасюк, В.З. Партон, П.И. Перлин, Б.Е. Побед-ря, Д.А. Пожарский, Г.Я. Попов. B.C. Проценко, Ю.Н. Работнов, B.JI. Рвачёв, М.П. Саврук, Л.И. Слепян, Б.И. Сметанин, Б.В. Соболь, В.М. Толкачёв, А.Ф. Улитко, Я.С. Уфлянд, М.П. Чебаков, И.Я. Штаерман, и зарубежных исследователей: J.R. Barber, G.M. Gladwell, K.L. Johnson, J.J. Kalker, L.M. Keer, I. Sneddon, Y. Murakami и др.

В настоящее время накоплен большой объём знаний в области прочности и надёжности элементов конструкций, содержащих неоднородности и решении соответствующих задач. Решения простейших смешанных задач теории упругости были получены Г. Герцом и Ж. Буссинеском с помощью методов теории потенциала, конформных отображений и теории сингулярных интегральных уравнений.

В середине 50-х годов получили развитие несколько новых направлений решения смешанных задач:

1. Сведение задачи к интегральному уравнению Фредгольма второго рода с использованием парных или тройных интегральных уравнений (A.A. Баблоян, И.И. Ворович, H.H. Лебедев, Ю.А. Устинов, Я.С. Уфлянд и др.)

2. Сведение задачи к бесконечной системе линейных алгебраических уравнений (Н.Х. Арутунян, Б.Л. Абрамян, A.A. Баблоян, С.М. Мхитарян и ДР-)

3. Решение задачи с помощью метода кол локации (В.М. Александров, И. И. Ворович, А.И. Каландия, И.Я. Штаерман и др.)

4. Сведение задачи к интегральному уравнению Фредгольма первого рода (Г.Я. Попов, В.М. Александров, В.А. Кучеров и др.)

5. Решение задачи с помощью асимптотических методов (В.М. Александров, И.И. Ворович, Ю.А. Устинов и др.)

Каждый из методов получил широкое развитие и множество вариаций. В настоящее время для решения задач механики разрушения обычно используются три основных метода: метод комплексных потенциалов Колосова—Мусхелишвили [37], метод интегральных преобразований [72] и метод разложения по собственным функциям [141].

Расширенный обзор методов и результатов по теории упругости приведён в [25,38]. Фундаментальные результаты по механике трещин опубликованы в трудах [46,53,58,74].

Здесь необходимо отметить ряд работ по применению метода обобщённых интегральных преобразований (метод разрывных решений), разработанного Геннадием Яковлевичем Поповым [48-50] и развитого Борисом Владимировичем Соболем [2,13,61], который позволяет свести задачу теории упругости для ограниченной области, содержащей разрез, к решению интегрального уравнения или системы уравнений относительно разрывов определяемых функций.

Решениям задач о поперечных трещинах в линейно-упругих телах посвящены работы [3,36,40,46,53,60]. В последние годы плоские постановки задач механики трещин успешно рассматривались учёными Института механики HAH Армении. Перечислим фамилии некоторых из них: Агаян К. JI., Акопян В. Н. Арутюнян JI.A., Баблоян А. А., Багдасарян, Г.Е., Макарян B.C., Мхитарян С.М. и др.

Разрушение структуры и самого материала деталей и элементов конструкций в основном инициируется вблизи их поверхностей из-за внешних воздействий. Поэтому, для повышения эксплуатационных характеристик изделий используются различные покрытия и накладки.

Первые исследования по изучению тонких накладок, изгибной жесткостью которых можно пренебречь, приведены в работах Э. Мелана [121], Э. Рейсснера [51], В. Т. Койтера [108], а также отечественных ученых [15]. В работе В.М. Александрова и С.М. Мхитаряна [3] собраны результаты многих исследований по контактным задачам для тел с тонкими покрытиями и прослойками. В [39] решена контактная задача о передаче нагрузки от периодической системы стрингеров к полосе, ослабленной трещиной.

Смешанные задачи для составных тел, ослабленных трещинами, рассмотрены в [1,4,127]. В работах И.П. Шацкого [76] исследован цикл задач о влиянии гибкого покрытия, моделируемого шарниром, на прочность пластинок, ослабленных различными системами трещин. В [83] решена задача о взаимодействии между бесконечным или конечным стрингером и упругой полуплоскостью с вертикальным разрезом. Задача о полуплоскости, усиленной двумя симметричными относительно поперечной трещины стрингерами, рассмотрена в [90] (для ортотропной среды в [119]). В указанной работе вначале определяется поле напряжений от действия стрингеров в окрестности трещины, а затем рассматривается задача о трещине в полуплоскости без накладки. Задача о поперечной трещине в полосе, усиленной накладками на обеих гранях, изучена в [135].

Расчёт поперечных трещин имеет огромное практическое значение, но не менее важным для прогнозирования работоспособности конструкции является их идентификация. Задачи определения расположения и конфигурации дефекта относятся к обратным задачам математической физики. Различные постановки обратных задач исследуются начиная с 30-х годов прошлого столетия в связи с потребностью поиска полезных ископаемых и необходимостью

проведения неразрушающего контроля.

Формулировки задач, методы решения, условия обеспечивающие единственность, и другие аспекты решения обратных задач описаны в работах: О. М. Алифановой, А. О. Ватульяна, В. Б. Гласко, В. Г. Романова, А. А. Самарского, А. Н. Соловьёва, А. С. Алексеева, М. М. Лаврентьева, А. Н. Тихонова, Н. D. Bui, V. Isakov и др.

Поскольку реальные элементы конструкций, как правило, имеют достаточно сложную конфигурацию и неоднородные физико-механические свойства, при решении соответствующих обратных задач далеко не всегда удается обойтись только механическими моделями и аналитическими методами решения. В последнее время при решении обратных задач, наряду с аналитическими методами, всё чаще применяются методы мягких вычислений. Мягкие вычисления — термин, введенный Л. Заде [146], обозначающий совокупность неточных, приближенных методов решения задач, таких как:

• нейронные сети

• нечёткая логика

• эволюционное моделирование

• теория хаоса

• роевой интеллект

В задачах идентификации широкое применение получил аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС). За время существования нейронной доктрины, с момента открытия биологического [125], а затем искусственного [120] нейрона до сегодняшнего дня - было разработано множество конфигураций нейронных сетей, ориентированных на решение самых различных задач.

Над теорией ИНС работали следующие зарубежные исследователи: J. Hopfield, J. McCulloch к W. Pitts, D. Hebb, N. Rochester к L. Holland F. Rosenblatt, P. Werbos, K. Fukushima, B. Widrow, M. Hoff, T. Kohonen к J. Anderson, D. Rumelhart, M. Minsky.

и

В классических [73,102] моделях нейронных сетей, значение функции активации нейрона ф (выходной сигнал) ассоциируется с частотой генерации импульсов. Таким образом, значение функции у активации нейрона к являясь нелинейным преобразованием взвешенной суммы ги^ его входных значений, определяет частоту генерации импульсов данным нейроном в ответ на входной вектор х:

Описанный подход к определению принципа функционирования нейрона применяется в двух первых поколениях нейронных сетей [123] (1 поколение: многослойный персептрон, сети Хопфилда, машины Больцмана; 2 поколение: сети прямого распространения, рекуррентные сети, радиально-базисные сети).

Нарастающей тенденцией становится использование импульсных нейронных сетей [116] (spiking neural networks), сетей 3 поколения, являющихся более адекватными с точки зрения нейробиологического моделирования [117]. В рамках этого типа сетей вычисления производятся уже на уровне отдельных импульсов, а не средней частоты их генерации. Таким образом, понятие функции активации заменяется понятием модели импульсного ответа (spike response function), модели изменения потенциала нейрона во времени.

В последнее время проведено множество исследований в направлении реконструкции дефектов с помощью ИНС [129]. В работах [14, 70,138] изучена возможность применения различных архитектур ИНС к задачам идентификации трещин. В работе [92] описаны преимущества методов идентификации не требующие предварительного построения математической модели объекта исследования. В работе [111] ИНС применяется для нахождения неоднородностей в объектах сложной геометрии. В [145] с помощью ИНС было проведено исследование композитного материала на наличие дефектов.

Одним из важнейших аспектов применения аппарата нейронных сетей

то

(1)

3=1

является их обучение. ИНС не программируются в классическом понимании этого слова, а обучаются, адаптируются к среде. Поэтому корректный и полный набор входных данных является ключевым звеном в использовании ИНС.

Для получения входных данных применяются методы неразрушающего контроля (НК) [26]. НК применяется для оценки свойств материалов, элементов конструкций и промышленных систем без разрушения объекта контроля (ОК). НК не приводит к изменению свойств ОК, и что не менее важно, не требует выведения ОК из эксплуатации на время исследования, следовательно, является экономически целесообразным [5,16,84].

Основными методами неразрушающего контроля являются:

• магнитный, электрический

• вихретоковый

• акустический

• радиационный

• тепловой

• радиоволновой

• оптический

• проникающими веществами

Применение ИНС в совокупности с методами НК позволяет реализовать кибернетический принцип "черного ящика" [139]. В отличие от аналитического подхода, вместо моделирования внутренней структуры системы, в методе "черного ящика" моделируются связи вида воздействие—)■ результат.

Частные случаи применения ИНС для идентификации дефектов описаны в [7,35,52,55].

Разрушения, связанные с возникновением и ростом трещин, как правило, обусловлены комплексом факторов, которые носят неаддитивный характер. В каждом отдельном случае этот комплекс имеет свои особенности, что приводит

к необходимости построения адекватных моделей и изучения каждой конкретной ситуации. К этому добавляется необходимость получения обширных обучающих выборок для ИНС и оптимизация их структуры. Всё это приводит к колоссальным объёмам вычислений, для которых зачастую не достаточно ресурсов одного компьютера.

Данная проблема может быть успешна решена с помощью применения технологий распределенных вычислений, которые открывают новые пути приложениям, требующим больших вычислительных мощностей. Над развитией теории и алгоритмов распределённых вычислений работали: А.П. Афанасьев, В.В. Воеводин, В.П. Гергель, В.А. Ильин, Л.Б. Соколинский, J. Schoch & J. Hupp, A. Lenstra & М. Menes, D. Becker & Т. Sterling, J. Lawson, D. Guidi & C. Kesnov, B. Pande и др.

В связи с ростом объёмов данных, можно говорить о практически повсеместном использовании распределенных вычислений в научной среде [87]. На сегодняшний день существует несколько новых парадигм [89] распределённых вычислений, предоставляющих информационные технологии как услугу. Эти парадигмы получили общее название «cloud computing» или «облачные вычисления». Облачные вычисления — технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как Интернет-сервис. Пользователь имеет доступ к собственным данным, но не может управлять и не должен заботиться об инфраструктуре, операционной системе и программном обеспечении, с которым он работает. Одной из ветвей развития облачных вычислений являются grid-вычисления, которые призваны решить задачу эффективного использования географически распределённых ресурсов одной или нескольких организациям.

При рациональном использовании уже имеющихся ресурсов организации возможно многократно увеличить объёмы производимых вычислений. Принципы грид-вычислений описаны в [95,131]. На сегодняшний день разработан и введен в эксплуатацию ряд распределенных систем [21,96,103,104]. Наряду

с существующими технологиями появляется тенденция к построению систем на основе инновационной концепции REpresentional State Transfer (REST) [94], которая была впервые описана в [75].

Так как теоретеческие и практические исследования показывают, что топология нейронной сети напрямую затрагивает такие важнейшие аспекты как степень обобщения и время обучения, необходимо отметить, что при больших объёмах входных данных возникает задача о распределённом подборе оптимальной структуры и обучении ИНС. Таким образом, при использовании генетических алгоритмов в рамках распределённой системы возможно определить наиболее оптимальную структуру сети, а затем провести её распределённое обучение.

Обучение нейронной сети на большом объёме данных является ресурсоёмкой вычислительной задачей [79]. Применение распределенных вычислений для обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) является относительно новой задачей и было мало исследовано [99,132].

Ещё в 40-ых годах прошлого века достижения нейробиологии позволили создать первую искусственную нейронную сеть, которая имитировала деятельность человеческого мозга. Но только через несколько десятилетий, вместе с появлением современных компьютеров и адекватного программного обеспечения стало возможным появление работ по параллельному обучению ИНС. Парадигмы параллельного обучения ИНС приведены в [109,114,134].

Цели и задачи

Необходимость создания адекватных математических моделей для исследования напряжённо-деформированного состояния элементов конструкций с покрытиями, ослабленных поперечными трещинами, а также точных инструментов для реконструкции геометрических параметров дефектов в данных телах, определила цели и содержание представленной работы.

1. В области механики деформируемого твёрдого тела:

в Построить решение задачи о равновесии полуплоскости, ослабленной внутренней поперечной трещиной и усиленной тонкой накладкой, а также аналогичной задачи для полосы.

• Модифицировать метод разрывных решений Г. Я. Попова для сведения указанных задач к сингулярным интегро-дифференциальным уравнениям.

• Получить решение данных уравнений методом малого параметра и провести анализ его структуры.

• Исследовать влияние накладки на концентрацию напряжений в вершинах трещины.

• Произвести решение обратной задачи реконструкции геометрических параметров трещины.

2. В области математического моделирования:

• Исследовать математическую модель тонкой гибкой накладки и установить границы её применимости.

• Провести математическое моделирование неразрушающего контроля на основе сочетания метода конечных элементов и нейросетевой технологии.

3. В области численных методов:

• Разработать алгоритмы распределённого построения обучающих выборок для решения обратных задач с помощью аппарата искусственных нейронных сетей.

• Провести численный анализ ядер полученных интегральных уравнений в системах компьютерной алгебры.

• Обобщить метод коллокации для построения решений полученных интегральных уравнений с заранее выделенной особенностью.

4. В области создания комплексов программ:

• Разработать программу для анализа модели тонкой накладки в среде ИехРОЕ.

• Разработать программы для проведения неразрушающего контроля в пакете А^УБ.

• Разработать систему для проведения распределённых вычислений и применить её к вычислительно-сложным этапам исследования.

Научная новизна

Произведено комплексное решение технической проблемы оценки прочности элементов конструкций и деталей машин, ослабленных поперечными трещинами и усиленных тонкими накладками и покрытиями.

В области механики деформируемого твёрдого тела:

Задачи о равновесии полуплоскости и полосы, ослабленных внутренними поперечными трещинами и усиленных тонкими накладками, были сведены к сингулярным интегро-дифференциальным уравнениям применением метода разрывных решений. В случае полуплоскости полученное уравнение было решено методом малого параметра. Аналитически установлено, что наличие свободной границы усиливает концентрацию напряжений в окрестности края трещины, а покрытие, в свою очередь, снижает этот эффект. Было исследовано влияние накладки на концентрацию напряжений в вершинах трещины. Показано, что при достаточно жёстких накладках покрытие может компенсировать влияние свободной границы. Разработан общий метод решения обратных задач реконструкции геометрических параметров поперечных трещин. Его применение показано

на задачах идентификации сквозной трещины в трёхмерной балке; трещины, выходящей на границу сред, в полосе с накладкой и внутренней трещины в полосе с накладкой.

В области математического моделирования:

Была исследована математическая модель тонкой накладки и установлены границы её применимости. Показано, что при относительных толщинах накладки до 2,5% от толщины подложки и в широком диапазоне изменения физических параметров, погрешность модели не превышает 5%. Произведено математическое моделирование неразрушающего контроля на основе сочетания метода конечных элементов и нейросетевой технологии, что позволило получить входные данные для решения обратных задач реконструкции.

В области численных методов:

Разработаны алгоритмы распределённого построения обучающих выборок для решения обратных задач с помощью аппарата искусственных нейронных сетей. Проведён численный анализ ядер полученных интегральных уравнений в системах компьютерной алгебры. Было установлено что для всех рассматриваемых случаев граничных условий на нижней грани полосы регулярные части интегральных уравнений убывают на бесконечности. Для их решения применён метод коллокации с заранее выделенной особенностью.

В области создания комплексов программ:

Были разработана программа для анализа модели тонкой накладки в среде FlexPDE и ряд программ для проведения неразрушающего контроля в пакете ANS YS. Также была разработана система для проведения грид-вычислений. Система использовалась для распределённой обработки и анализа данных при проведении вычислительно-сложных этапов исследования. На основе данной системы была разработана подсистема распределённого обучения нейронных сетей. Была показана высокая эффективность при обучении сетей размером до

10000 нейронов.

Теоретическая и практическая значимость работы

Получили развитие аналитические и численные методы решения задач механики твёрдого тела, которые могут быть использованы при решении других подобных задач математической физики. Предложенный метод решения обратной задачи применим для широкого круга задач идентификации дефектов в деталях и элементах конструкций.

Практическая значимость работы обусловлена объёмом решенных производственных задач. Необходимо принять во внимание, что материалы и элементы конструкций с покрытиями применяются практически во всех отраслях современной промышленности и зачастую являются объектами критических механических воздействий. В данной работе представлен комплексный подход к решению прямой и обратной задачи, включающий не только сами методы решения, но и готовое к промышленному внедрению программное обеспечение. Результаты представлены в виде простых по структуре формул, графиков и таблиц, удобных для инженерных расчётов как при проектировании, так и при изготовлении, эксплуатации и ремонте конструкций.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Краснощёков, Александр Александрович, 2013 год

Список литературы

1. Акопян, В. Н. Об одной смешанной задаче для составной плоскости, ослабленной трещиной / В. Н. Акопян // Изв.HAH Армении. Механика. - 1995.

- Т.48. No4. - С.57-65.

2. Александров, В. М. Тонкие концентраторы напряжений в упругих телах / В. М. Александров, Б. И. Сметанин, Б. В. Соболь - М.: Физматлит, 1993.

- 224 с.

3. Александров, В. М. Контактные задачи для тел с тонкими покрытиями и прослойками / В. М. Александров, С. М. Мхитарян - М:Наука, 1979. -486 с.

4. Арутюнян, JI.A. Плоские задачи со смешанными краевыми условиями для составной плоскости с трещинами / JI.A. Арутюнян // Mechanics. Proceedings of National Academy of Sciences of Armenia. - 2012. - 65 (3). -pp. 5-9.

5. Афанасьев, В. Б. Современные методы неразрушающего контроля / В. Б. Афанасьев, Н. В. Чернова // Успехи современного естествознания - 2011.

- №7. - С. 83.

6. Баранов, И. В. Об одном генетическом алгоритме и его применении в обратных задачах идентификации упругих сред / И. В. Баранов, А. О. Ватульян, А. Н. Соловьев // Вычислительные технологии - 2006. - 11(3).

- С. 14-26.

7. Бахтеев, А. Р. Совершенствование.контроля качества деталей подшипников вихретоковым методом на основе автоматизации распознавания дефектов поверхностей качения с использованием искусственных нейронных сетей :дис. канд. тех. наук : 05.13.06 / Бахтеев Александр Рафаилович

- М., 2009. - 168 с.

8. Безухов, Н.И. Основы теории упругости, пластичности и ползучести / Н.И. Безухов - М.:Высшая школа, 1981. - 537 с.

9. Бибиков, Ю. Н. Общий курс обыкновенных дифференциальных уравнений: учебное пособие / Ю. Н. Бибиков - Л.:Изд-во Ленинградского университета, 1981. - 303 с.

10. Борисова, Е.В. Аналитическое и конечно-элементное моделирование тонких покрытий и их влияния на концентрацию напряжений / Борисова Е.В., Васильев П.В., Краснощёков A.A., Соболь Б.В., Соловьёв А.Н. // Математическое моделирование и биомеханика в современном университете: тез. докл. VII Всерос. Школы-семинара, 28 мая - 1 июня / ЮФУ. -Ростов н/Д, 2012- С. 22-23

11. Васильев, В. А. Асимптотика экспоненциальных интегралов в комплексной области / В. А. Васильев // Функц. анализ и его прил. - 1979. - №11.3 - С. 1-11.

12. Ватульян, А.О. Обратные задачи в механике деформируемого твёрдого тела / А.О. Ватульян // М.: Физматлит, 2007. - 224 с.

13. Ватульян, А.О. Об одном эффективном способе построения разрывных решений задач механики для тел конечных размеров / А.О. Ватульян // Изв. РАН. Механика твердого тела. - 1995,- №6. - С. 343-345.

14. Ватульян, А.О. Идентификация неоднородных характеристик вязкоупру-гих стержней при изгибных колебаниях / А.О. Ватульян, Т. А. Аникина, И. В. Богачев // Механика композиционных материалов и конструкций -2011. - №1 - С. 82-86.

15. Галин, Л. А. Развитие теории контактных задач в СССР / Л. А. Галин -М.: Наука, 1976. - 493 с.

16. Герасимов, В. Г. Неразрушающий контроль / В. Г. Герасимов, А. Д. Покровский, В. В. Сухорукое - М.:Высшая школа, 1992. - 424 с.

17. Гоголинский, К. В. Измерение модуля упругости сверхтвердых материалов с помощью сканирующего силового микроскопа НАНОСКАН / К. В. Гоголинский, А. С. Усеинов // БЕЛСЗМ-6: тез. докл., 12-15 октября, -Минск, 2004. - С 120-122.

18. Гольдштейн, Р. В. Оценки и приближенные формулы в задаче теории упругости о плоской трещине нормального разрыва / Р. В. Гольдштейн, Е. И. Шифрин // Изв. АН СССР. МТТ - 1983. -К0- 1 - С. 120-127.

19. Гольдштейн, Р.В. Пространственная задача теории упругости для тел с трещинами / Р.В. Гольдштейн, Е.И. Шифрин - М.:Институт проблем механики АН СССР. Препринт, №187, 1981. - 66 с.

20. Градштейн, И.С. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений / И.С. Градштейн, И.М. Рыжик - М.:Физматгиз, 1963. - 1100 с.

21. Демичев, А.П. Реализация программного интерфейса грид-сервиса Pilot на основе архитектурного стиля REST / А.П. Демичев, В.А. Ильин, А.П. Крюков, И.В. Шамардин // Вычислительные методы и программирование - 2010. - №11 - С. 62-65.

22. Дирак, П. Основы квантовой механики / П. Дирак — М.: Физматлит.Пер. с англ., 1932. - 405 с.

23. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик - М: Физматлит, 2003. -432 с.

24. Ермолов, И. Н. Неразрушающий контроль. Акустические методы контроля / И. Н. Ермолов, Н. П. Алешин, Потапов, А. И. - М.: Высшая школа, 1991. - Кн. 2 - 283 с.

25. Каландия, А. И. Линейная теория упругости / А. И. Каландия, А. И. Лурье и др. - В кн.: Механика в СССР за 50 лет. Т. 3. Механика деформируемого твердого тела. М.: Наука, 1972. С. 5-70.

26. Клюев, В. В. Неразрушающий контроль и диагностика / В. В. Клюев -М.: Машиностроение, 1995. - 656 с.

27. Краснощёков, A.A. Моделирование однослойных импульсных нейронных сетей с применением концепции динамически формируемых синаптиче-ских терминалов / А.А Краснощёков Молодежь и современные информационные технологии: сб. тр. VIII Всерос. науч.- практ. конф. студентов,

аспирантов и молодых ученых, 3-5 марта. - Томск: Изд-во СПБ Графике, 2010. - Ч. 1 - 4.1 - С. 225-227

28. Краснощёков, A.A. Построение распределённой системы поддержки интеллектуального анализа сети Интернет на основе проекта BOINC / А.А Краснощёков Молодежь и современные информационные технологии: сб. тр. VIII Всерос. науч.- практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, 3-5 марта. - Томск: Изд-во СПБ Графике, 2010. - Ч. 1 - 4.2 - С. 93-95

29. Краснощёков, A.A. Прогнозирование сетевого трафика на основе рекуррентных нейронных сетей / А.А Краснощёков // Информационная безопасность: материалы XI Междунар. науч.-практ. конф. / ТТИ ЮФУ. -Таганрог, 2010. - 4.2 - Ч. 1 - С. 183-187

30. Краснощёков, A.A. Кластеризация данных однослойными импульсными нейронными сетями с динамически формируемыми синаптическими терминалами / А.А Краснощёков // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2010. -Т. 10, № 3(46) С. 318-325

31. Краснощёков, A.A. Идентификация дефектов в упругих элементах конструкций на основе искусственных нейронных сетей / A.A. Краснощёков // Вестник Нижегородского университета им. Н.И.Лобачевского. - 2011. - №4 -Ч. 4 С. 1549-1551

32. Краснощёков, A.A. Идентификация трещиноподобных дефектов в трубе, усиленной тонкой кольцевой накладкой, на основе аппарата искусственных нейронных сетей / A.A. Краснощёков, П.В. Васильев // Актуальные проблемы механики сплошной среды: тр. Междунар. конф., 8-12 окт., Ереван, Аремения 2012 - Т. 1 С. 308-312

33. Краснощёков, A.A. Параллельное обучение искуственных нейронных сетей на основе системы грид-вычислений Anthill / A.A. Краснощёков, З.Ч. Нгуен // Научный сервис в сети Интернет: тр. Междунар. конф., 17-22 сен., Новороссийск 2012 - С. 451-456

34. Кудинов, В. В. Нанесение плазмой тугоплавких покрытий / В. В. Куди-нов, В. М. Иванов - М.: Машиностроение, 1981. - 192 с.

35. Лунин, В. П. Развитие теории и создание высокоэффективных программно-алгоритмических средств электромагнитной дефектоскопии оборудования атомной энергетики : док. тех. наук : 05.11.13 / Лунин Владимир Петрович — М., 2008. — 178 с.

36. Макарян, B.C. Напряженное состояние составной упругой плоскости с трещиной, перпендикулярной к границе раздела материалов. / B.C. Макарян , Г.С. Члингарян // Mechanics. Proceedings of National Academy of Sciences of Armenia - 2008. - № 61 (2). - pp. 3-12.

37. Мусхелишвили, H. И. Некоторые основные задачи математической теории упругости / Н. И. Мусхелишвили - М.: Изд-во АН СССР, 1954. - 648 с.

38. Мураками, Ю. Справочник по коэффициентам интенсивности напряжений / Ю. Мураками М.: Изд-во МИР, 1990. - 566 с.

39. Мхитарян, С.М. Об одной периодической контактной задаче для упругой полосы, ослабленной трещинами и усиленной упругими стрингерами / К.Л. Агаян, С.М. Мхитарян // Изв. АН Арм. ССР. Механика - 1978. -Т. 31. №3. - С. 3-17.

40. Мхитарян, С.М. О контактном взаимодействии между бесконечным или конечным стрингером и упругой полуплоскостью с вертикальной трещиной / С.М. Мхитарян // Изв. АН Арм. ССР. Механика - 1985. - Т. 65. №1. - С. 56-69.

41. Нгуен, З.Ч. Программная платформа для проведения распределенных вычислений Anthill / З.Ч. Нгуен, A.A. Краснощёков // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки - 2012. - № 6. - С. 5-8.

42. Нгуен, З.Ч. Разработка и применение системы grid-вычислений Anthill к обратным задачам механики твёрдого тела / Нгуен, З.Ч., Краснощёков

A.A. // Моделирование и анализ информационных систем: тр. Междунар. конф., 6-7 фев. / ЯрГУ. - Ярославль 2012

43. Нгуен, З.Ч. Распределенная платформа для параллельного обучения искусственных нейронных сетей DisANN / Нгуен, З.Ч., Краснощёкое A.A. // Программные продукты и системы - 2013. №3. 99-103

44. Никифоров, А. Ф. Специальные функции математической физики / А. Ф. Никифоров, В. Б. Уваров - Долгопрудный: Интеллект, 2007. - 344 с.

45. Новацки, В. Теория упругости / В. Новацки - М.:Мир, 1975. - 546 с.

46. Панасюк, В.В. Распределение напряжений около трещин в пластинах и оболочках / В.В. Панасюк, М.П. Саврук, А.П. Дацышин - Киев:Наукова Думка, 1976. - 443 с.

47. Панкевич, О. Д. Диагностика причин трещин строительных конструкций на основе мягких вычислений / О. Д. Панкевич, С. Д. Штовба, Д. П. Штовба // Автомобшьш дороги i дорожне буд1вництво. — 2004. — № 69.

- С. 179-184.

48. Попов, Г.Я. Концентрация упругих напряжений возле штампов, разрезов, тонких включений и подкреплений / Г.Я. Попов М.: Наука, 1982. - 342 с.

49. Г.Я. Попов Избранные труды Часть 1 /Г.Я. Попов - Одесса: Издательско-полиграфический дом ВМВ, 2007. - 315 с.

50. Попов, Г.Я. Избранные труды Часть 2 /Г.Я. Попов - Одесса: Издательско-полиграфический дом ВМВ, 2007. - 278 с.

51. Рейсснер, Э. Некоторые проблемы теории оболочек. Упругие оболочки / Рейсснер, Э. // Упругие оболочки. М. - Изд-во иностр. лит., 1962. - С.7-66.

52. Рычагов, М. Н. Реконструкция характеристик стационарных и движущихся сред по данным многопозиционного акустического сканирования : док. физ-мат. наук : 01.04.06 / Рычагов Михаил Николаевич — М., 2001.

- 159 с.

53. Саврук, М.П. Двумерные задачи упругости для тел с трещинами / Саврук, М.П. - К.: Наук.думка, 1981. - 324 с. '

54. Сайдахмедов, Р. X. Разработка ионно-плазменных покрытий на основе нитридов и карбидов переходных металлов с регулируемой стехиометрией :дис. ... д-ра тех. наук: 05.02.01 / Сайдахмедов Рубен Христофорович — М., 2002 - 259 с.

55. Саликова, Е. В. Применение метода свободных колебаний для определения внутренних дефектов в клееной фанере : канд. тех. наук : 05.21.05 / Саликова Елена Валентиновна — М., 2011. — 138 с.

56. Семин, Л. Г. Метод коллокаций — наименьших квадратов для уравнений Стокса / Л. Г. Семин, А. Г. Слепцов, В. П. Шапеев . // Вычисл. технологии

- 1996. - №2. - С. 90-98.

57. Свешников, А. Г. Теория функций комплексной переменной / А. Г. Свешников, А. Н. Тихонов - М.: Наука, 1967. — 304 с.

58. Слепян, Л. И. Механика трещин /Л. И. Слепян - Л. Судостроение, 1981.

- 296 с.

59. Сметанин, Б. И. Аналитические методы в задачах теории упругости со смешанными граничными условиями и их приложения в механике разрушения :дис. ... д-ра физ.-мат. наук : 01.02.04 / Сметанин Борис Иванович

60. Соболь, Б. В. Растяжение упругого полупространства с трещиной, расположенной перпендикулярно к его поверхности / Соболь, Б. В., Сметанин Б.И. // Прикладная математика и механика. -1981. - Т.45, вып.5.- С. 63-78.

61. Соболь, Б. В. Расчет упругих элементов конструкций, ослабленных технологическими и эксплуатационными дефектами : автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.23.17 / Соболь Борис Владимирович - Ростов н/Д, 1994 -18 с.

62. Соболь, Б. В. Об асимптотических решениях трехмерных статических задач теории упругости со смешанными граничными условиями / Б.В. Со-

боль // Вестник Нижегородского университета им. H.H. Лобачевского -2011. - No 4 (4). - С. 1778-1780.

63. Соболь, Б.В. Идентификация трещиноподобных дефектов в упругих элементах конструкций на основе эволюционных алгоритмов / Б.В. Соболь, А.Н. Соловьёв, A.A. Красногцёков, А.В Черпаков. // Дефектоскопия. -2011. - т - С. 67-75.

64. Соболь, Б.В. Реконструкция трещин в упругих телах с помощью искусственных нейронных сетей / Б.В. Соболь, А.Н. Соловьёв, A.A. Краснощёкое // Математическое моделирование и биомеханика в современном университете: тез. докл. VI Всерос. Школы-семинара, 30 мая - 2 июня / ЮФУ. - Ростов н/Д, 2011 - С. 55-56

65. Соболь, Б.В. Метод идентификации внутренних трещин в полосе с накладкой на основе ИНС / Б.В. Соболь, А.Н. Соловьёв, A.A. Краснощёкое // Деформирование и разрушение материалов с дефектами и динамические явления в горных породах и выработках: тр. XXI Междунар. науч. школы им. акад. С.А. Христиановича, 19 -25 сент. / Таврический нац. ун-т. - Алушта (Украина), 2011 - С. 171-174

66. Соболь, Б.В. Равновесная поперечная трещина в полуплоскости, усиленной тонкой гибкой накладкой / Б.В. Соболь , А. А. Краснощёков // Современные проблемы механики сплошной среды: тр. XV Междунар. конф., 4-7 дек. / ЮФУ. - Ростов н/Д, 2011 - Т 1. - С. 219-224

67. Соболь, Б.В. Аналитическое решение задачи о равновесной поперечной трещине в слое, усиленном тонкой гибкой накладкой / Б.В. Соболь, А..А. Краснощёков // Актуальные проблемы механики сплошной среды: тр. Междунар. конф., 8-12 окт., Ереван, Аремения 2012 - Т. 2 С. 204-209

68. Соболь, Б.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ Программный комплекс для проведения грид-вычислений Anthill / Б.В. Соболь, A.A. Краснощёков, З.Ч. Нгуен - № 2012614267; за-явл. 26.03.2012: опубл. 14.05.2012

69. Б. В. Соболь. Исследование влияния тонкой накладки на коэффициент интенсивности напряжений в задачах о поперечной трещине в полуплоскости и полосе. Б. В. Соболь, А. А. Краснощёков

Вестник ДГТУ - 2013. - 74 - ???

70. Соловьев, А.Н. Об использовании нейронных сетей в задачах определения дефектов в упругих телах / А.Н. Соловьев, П.С. Курбатова, Н.И. Сапрунов , С.Н. Шевцов // материалы X международной конференции Современные проблемы механики сплошной среды, 2006 - 175-180 сс.

71. Таненбаум, Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Та-ненбаум, М. Ван Стеен - СПБ.: Питер, 2003. - 877 с.

72. Уфлянд, Я. С. Интегральные преобразования в задачах теории упругости / Я. С. Уфлянд - JL: Наука. Ленингр. отд., 1967. - 402 с.

73. Хайкин, С. Нейронные сети. / С. Хайкин - М.:Вильямс, 2006. - 434 с.

74. Черепанов, Г. П. Механика хрупкого разрушения / Г. П. Черепанов -М.:Наука, 1974. - 640 с.

75. Шамардин, Л. В. Принципы построения грида с использованием RESTful-веб-сервисов : дис. канд. физ-мат. наук: 05.13.11 / Шамардин Лев Витальевич - М., 2011 - 182 с.

76. Шацкий, И.П. Растяжение пластины, содержащей прямолинейный разрез с шарнирно соединенными кромками / И.П. Шацкий // Журн. прикладной механики и техн. физики. - 1989. - No5. - С. 163-65

77. Abdi, S. Alternative to chromium, a hard alloy powder NiCrBCSi (Fe) coatings thermally sprayed on 60CrMn4 steel. / S. Abdi, S. Lebaili // Physics Procedia. - 2009. - 2(3). - P. 1005-1014.

78. Abraham, A. Nature's heuristics for scheduling jobs on computational grids. / Abraham, A., Rajkumar В., Baikunth N. // The 8th IEEE international conference on advanced computing and communications 45-52. 2000.

79. Ahmad, A. Multicore and GPU Parallelization of Neural Networks for Face Recognition. / A. Ahmad, et. al. // Procedia Computer Science. - 2013. - №18.

- P. 349-358.

80. Barad, K. H. Crack detection in cantilever beam by frequency based method. / Barad, K. H., Sharma, D. S., Vyas, V. // Procedia Engineering - 2013, 51(NUiCONE 2012), 770-775.

81. Anderson, D. Boinc: A system for public-resource computing and storage / D. Anderson // Grid Computing Proceedings. - 2004,- Fifth IEEE/ACM International Workshop on IEEE. - P. 264-269.

82. Anderson, D. SETI home: an experiment in public-resource computing / D. Anderson // Communications of the ACM. - 2002. - № 45.11. - P. 56-61.

83. Antipov, Y. A. Partially stiffened elastic half-plane with an edge crack / Y. A. Antipov, D. Bardzokas, G. E. Exadaktylos // International journal of fracture.

- 1997. - № 85.3 - P. 241-263.

84. Arakawa, T. Non Destructive Testing / T. Arakawa // Netsu Shori. - 2006. -№ 46(1). -P. 4-10.

85. Arkadan, A. A. NDT identification of a crack using ANNs with stochastic gradient descent / A. A. Arkadan, Y. Chen, S. Subramanian, S. R. Hoole // IEEE Transactions on Magnetics - 1995. - № 31(3). - P. 141-154.

86. Backstrom, G. Deformation and Vibration by Finite Element Analysis: Problems in 2D and 3D Solved by the Free Edition of FlexPDE / G. Backstrom

- Stockholm:GB Publishing, 2003. - 240 p.

87. Braun, T. A comparison of eleven static heuristics for mapping a class of independent tasks onto heterogeneous distributed computing systems / T. A. Braun // Journal of Parallel and Distributed computing. - 2001. - № 61.6. -P. 810-837.

88. Choy, K. L. Process principles and applications of novel and cost-effective ESAVD based methods / K. L. Choy // Beijing:World Scientific Publishing Company, 2002. - 169 p.

89. Creeger, M. Cloud computing: An overview / M. Creeger // ACM Queue. -2009. - № 7.5 - P. 3-4.

90. Delale, F. The crack problem for a half plane stiffened by elastic cover plate / F. Delale, F. Erdogan // International Journal of Solids and Structures. -1982. - № 18.5. - P. 381-395.

91. Dorfmann, A. Nonlinear electroelasticity. A. Dorfmann, R. Ogden. Acta Mechanica. - 2005. - № 174.3-4. - P. 167-183.

92. Fang, X. Structural damage detection using neural network with learning rate improvement / X. Fang, H. Luo, J. Tang // Elsevier Science Ltd. : Computers and Structures. - 2005. - № 83. - P. 2151-2152.

93. Fayyad, U. From data mining to knowledge discovery in databases / U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth // Al magazine. - 1996. - № 17(3). - P. 37-39.

94. Fielding, R. Representational state transfer / R. Fielding // Architectural Styles and the Design of Netowork-based Software Architecture. - 2000. - № 51. - P. 76-85.

95. Foster, I. The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure / I. Foster, C. Kesselman - San-Francisco:Morgan Kaufmann Publishers Inc. CA, 1999. -342 p.

96. Frey, J. Condor-G: A computation management agent for multi-institutional grids / J. Frey, T. Tannenbaum , M. Livny , I. Foster, S. Tuecke // Cluster Computing. - 2002. - № 5(3). - P. 237-246.

97. Goldfine, N. Materials Characterization and Flaw Detection for Metallic Coating Repairs / N. Goldfine et al. // BiNDT - 2000. - 42(12). - P. 1-9.

98. Griffith, A. The phenomena of rupture and flow in solids / A. Griffith // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. - 1921. - № A221 - P. 163-198.

99. Haykin, S. Neural Network a comprehensive foundation (2nd edition) / S. Haykin - Seattle:Prentice Hall, 1998. - 842 p.

100. Hazewinkel, M. Integral exponential function / M. Hazewinkel -Springer:Encyclopedia of Mathematics, 2010. - 1012 p.

101. Habermehl, J. Ultrasonic Phased Array tools for composite inspection during maintenance and manufacturing / J. Habermehl, A. Lamarre // 17th World Conference on Nondestructive Testing, 25-28 Oct 2008, Shanghai, China -2008. - P. 25-28.

102. Henk, A. Plausible neural networks for biological modelling / A. Henk, K. Mastebroek, E. Johan // Seattle:Kluwer Academic Publishers, 2001. - 233 p.

103. Huedo, E. The GridWay framework for adaptive scheduling and execution on grids / E. Huedo, R.S. Montero, I.M. Llorente // Scalable Computing: Practice and Experience. - 2005. - № 6(8). P. 23-41.

104. Hull, D. Taverna: a tool for building and running workflows of services / D. Hull, K. Wolstencroft, Stevens R., et. al. // Nucleic acids research. - 2006. -№ 34:W729. - P. 45-48.

105. Irwin, G. Analysis of stresses and strains near the end of a crack traversing a plate / G. Irwin // Journal of Applied Mechanics. - 1957. - № 24. - P. 361-364.

106. Kantardzic, M. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms / M. Kantardzic - Chicago:Wiley-IEEE Press, 2011. - 503 p.

107. Kshirsagar, S. Signature analysis of cracked cantilever beam / S. Kshirsagar, L. Bhuyar // International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology. - 2010. - №. P. 105-117.

108. Koiter, W. On the nonlinear theory of thin elastic shells. Koninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen / W. Koiter // ACE Proceedings, Series B. - 1966. - № 69.1. P. 1-54.

109. Kontar, S. Parallel training of neural networks for speech recognition / S. Kontar // Proc. 12th International Conference on Soft Computing. Brno University of Technology, 2006.

110. Krasnoschekov, A. Multiparameter fault identification in elastic elements of constructions based on artificial neural networks / A. Krasnoschekov // Mechanics. - 2011. - Iss. 343, vol. 99: 13 Conference on Fracture Mechanics / Opole University of Technology. - Opole(Poland), 2011 - P. 33-36

111. LeClerc, J.R. Impact detection in an aircraft composite panel. A neural-network approach / J.R. LeClerc, K. Worden, W.J. Staszewski, J. Haywood // Elsevier Science Ltd. : Journal of Sound and Vibration. - 2007. - № 299. -P. 672-682.

112. Licari, J. J. Coating Materials for Electronic Applications: Polymers, Processes, Reliability, Testing / J. J. Licari - Seattle: William Andrew Publishing, 2012. - 743 p.

113. Lisandro, D. D. Techniques for High-Performance distributed computing in computational fluid mechanics / D. D. Lisandro - CIMEC Document Repository, 102 pages, 2008.

114. Long, L. N. Scalable massively parallel artificial neural networks / L. N. Long, A. Gupta // Journal of Aerospace Computing, Information, and Communication. - 2008. - № 5.1. - P. 3-15.

115. Lu, Y. Artificial neural network (ANN)-based crack identification in aluminum plates with Lamb wave signals / Y. Lu, L. Ye, Z. Su, L. Zhou, L. Cheng // Journal of Intelligent Material Systems and Structures. - 2009. - № 20(1). - P. 39-49.

116. Maass, W. Networks of Spiking Neurons: The Third Generation of Neural Network Models / W. Maass // Neural Networks. - 1997. - Vol. 10, Issue 9. -P. 1659-1671.

117. Maass, W. Associative memory with networks of spiking neurons in temporal coding / W. Maass, T. Natschlager // Amsrerdam: World Scientific Publishing, 1998. - 1132 p.

118. Maassen, J. Towards jungle computing with Ibis/Constellation / J. Maassen et al. // Proceedings of the 2011 workshop on Dynamic distributed data-intensive applications, programming abstractions, and systems, ACM New York

119. Mahajan, R. Cracking of an orthotropic substrate reinforced by an orthotropic plate / R. Mahajan et al. // International journal of solids and structures. -2003. - № 40.23. P. 6389-6415.

120. McCulloch, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity / W. McCulloch, W. Pitts // Bulletin of mathematical biology. - 1943. № 5(4). - P. 115-133.

121. Melan, E. Zur plastizität des räumlichen kontinuums / E. Melan // Archive of Applied Mechanics. - 1938. - № 9.2. - P. 116-126.

122. Nissen, S. Implementation of a fast artificial neural network library (FANN) / S. Nissen - Copenhagen : Department of Computer Science University of Copenhagen, 2003. - 102 p.

123. Olivier, B. A survey on continuous time computations / B. Olivier, C. Manuel // London:Springer, 2008. 56 p.

124. Paris, P.C. Stress analysis of cracks / P.C. Paris, G.C. Sih // ASTM STP. -1965. - № 391. P. 30-81.

125. Ramón y Cajal, S. Elementos de técnica micrográfica del sistema nervioso / S. Ramón y Cajal, F. De Castro - Madrid:Tipografía artística, 1933. - 83 p.

126. Rajkumar, B. Market Oriented Grid and Utility Computing / B. Rajkumar, K. Bubendorfer - Mumbai:Wiley, 2009. - 643 p.

127. Rizk, A. Stress intensity factor for an edge crack in two bonded dissimilar materials under convective cooling / A. Rizk // Theoretical and Applied Fracture Mechanics. - 2008. № 49.3. - P. 251-267.

128. Shen, X. Ultrasound Multipath Signature of Material Flaw Depth with Single Mono/bi-Static Measurement / X. Shen, K. Yuan // Advanced Materials Research. - 2012. - № 468. - P. 1199-1202.

129. Sikora, R. Neural network approach to crack identification / R. Sikora, T. Chady, J. Sikora // International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics. - 1998. - № 9. - P. 391-398.

130. Roge, S. Grid Computing: A Brief Technology Analysis / S. Roge // CTO Network Library. - 2005. - № 412. - P. 7-16.

131. Stockinger, H. Defining the grid: a snapshot on the current view / H. Stockinger // The Journal of Supercomputing. - 2007. - Volume 42, Number 1. - P. 312-314.

132. Sundararajan, N. Parallel architectures for Artificial Neural Networks / N. Sundararajan, P. Saratchandran - London:Wiley-IEEE Computer Society Press, 1998. - 412 p.

133. Tada, H. The stress analysis of cracks handbook / H. Tada et al. - New York: ASME press, 2000. - 130 p.

134. Takefuji, Y. Neural network parallel computing / Y. Takefuji - NorwelkKluwer Academic Publishers, 1999. - 204 p.

135. Tsamasphyros, G. Stress intensities in a strip reinforced by stiffeners at the edges / G. Tsamasphyros, G. Dimou // Engineering fracture mechanics. -1995. - № 51.6. - P. 897-914.

136. Urgaonkar, B. Managing CPU and network bandwidth in shared clusters. / Urgaonkar, B., Prashant S. // Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions - 2004. - 15.1. P. 2-17.

137. Unger, J. F. System identification and damage detection of a prestressed concrete beam / J. F. Unger, A. Teughels , G. De Roeck // Journal of Structural Engineering. - 2006. - № 132(11). P. 1691-1698.

138. Waszczyszyn, Z. Neural networks in mechanics of structures and materials, new results and prospects of applications / Z. Waszczyszyn, L. Ziemianski // Computers and Structures. - 2001. - № 79. - P. 2261-2276.

139. Wiener, N. Cybernetics or Control and communication in the animal and the machine / N. Wiener - Paris: Technology Press, 1948. - 354 p.

140. Willcox, M. A Brief Description of NDT Techniques / M. A. Willcox - Toronto: NDT Equipment Limited, 2003. - 54 p.

141. Williams, M. L. On the stress distribution at the base of a stationary crack / M. L. Williams // Trans. ASME. J. Appl. Mech. - 1975. - V. 24. - P. 109-114.

142. Wolfram, S. A new kind of science / S. Wolfram - Champaign: Wolfram media, 2002. - 1231 p.

143. Worden, K. Optimal sensor placement for fault detection / K. Worden, A.P. Burrows // Engineering Structures. - 2001. - № 23. - P. 885-901.

144. Yuan, L. Parametric modeling of mould base based on APDL and analysis on factors of influencing deformation. / L. Yuan, D. Qun-Gui, Z. Xin // Die and Mould Industry. - 2011. - № 3. - P. 12-43.

145. Xu, Y.G. Adaptive multilayer perceptron networks for detection of cracks in anisotropic laminated plates / Y.G. Xu, G.R. Liu, Z.P. Wu, X.M. Huang // International Journal of Solids and Structures. - 2001. - № 38. - P. 5625-5645.

146. Zadeh, L. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing, Communications / L. Zadeh // Association for Computing Machinery. - 1994. - Vol. 37 No. 3. - P. 77-84.