ГЕНЕРУВАННЯ СИНТЕТИЧНОГО ДАТАСЕТУ ДЕФОРМОВАНИХ ТРУБОПРОВОДІВ З ДЕФЕКТАМИ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ НАПРУЖЕНЬ НА ОСНОВІ ДАНИХ ЛАЗЕРНОГО СКАНУВАННЯ

Анотація

Стаття представляє методологію генерації синтетичного датасету для моделювання напружено-деформованого стану трубопроводів. Основною метою є створення розмічених даних для розробки та навчання моделей машинного навчання, що прогнозуватимуть внутрішні напруження у стінках трубопроводу на основі виміряних координат його зовнішньої поверхні. Датасет враховує широкий спектр реалістичних сценаріїв. Він включає варіації геометричних параметрів, таких як внутрішній радіус, базова товщина стінки та загальна довжина циліндра. Особлива увага приділяється інтеграції локальних дефектів товщини, змодельованих за допомогою параметризованих гаусових функцій, що дозволяє контролювати їхні характеристики. Для підвищення достовірності та адаптації ШІ моделей до реальних матеріалів, властивості, як модуль Юнга, коефіцієнт Пуассона та коефіцієнт теплового розширення, стохастично варіюються для кожного циліндра. Включено вплив комплексних зовнішніх та внутрішніх навантажень: внутрішнього та зовнішнього тиску, осьових сил (розтягуючих/стискаючих), вигинаючих моментів (що симулюють нерівномірне осідання) та змін температури, які викликають термічні напруження. Ключовою особливістю методології є імітація реальних умов збору даних за допомогою лазерних сканерів. До аналітично розрахованих деформованих координат зовнішньої поверхні трубопроводу додається контрольований випадковий шум. Це відображає типові неточності оптичних вимірювань, забезпечуючи максимальне наближення  вхідних даних для ШІ моделі до реальних польових умов. Запропонована методологія дозволяє ефективно створювати великі обсяги розмічених даних, незамінних для навчання та валідації алгоритмів глибокого навчання, що вирішують обернену задачу в механіці матеріалів. Це відкриває нові можливості для вдосконалення неруйнівного контролю, структурного моніторингу та прогнозування залишкового ресурсу трубопроводів.