Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: rail connections

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zapobieganie powstawaniu wad w bezstykowych złączach szynowych

Wielgosz R.

Infrastruktura Transportu

2014

nr 6

16--18

Nowoczesny tor bezstykowy to połączone ze sobą trwale i nierozłącznie dowolne ilości szyn. Droga kolejowa ma istotny wpływ na bezpieczeństwo i komfort jazdy. Uzyskanie bezstykowych złączy szynowych stało się możliwe dzięki zastosowaniu spawalniczych metod łączenia szyn, a zwłaszcza zgrzewania elektrycznego i spawania termitowego, a w szczególnych przypadkach spawania elektrodą otuloną. Każda z tych metod jest stosowana w zależności od warunków, w jakich zachodzi łączenie szyn. Niezawodność złącza jest nieodzownym warunkiem bezpieczeństwa jazdy.

Inteligentne algorytmy analizy ultradźwiękowych obrazów w badaniach bezstykowych złączy szyn metodą TOFD

Lesiak P., Bojarczak P.

Logistyka

2012

nr 3

W pracy przedstawiono technologię ultradźwiękowej metody TOFD (ang. Time-Of-Flight Diffraction) do badania spawanych i zgrzewanych złączy szyn kolejowych w torze. Omówiono specyfikę uzyskiwanych z takich badań obrazów i algorytmy pozyskiwania informacji o wadach w złączach szyn, traktując te obrazy, jako teksturę. Wykorzystano w tych algorytmach procedurę ekstrakcji wektorów cech dla każdego piksela za pomocą dekompozycji falkowej, następnie zoptymalizowano je stosując analizę głównych składowych PCA (ang. Principal Component Analysis). W końcowym etapie klasyfikacji obrazu, jako klasyfikator binarny wad zastosowano metodę SVM (ang. Support Vector Machines).

The paper presents ultrasonic TOFD method using in diagnostic of welded and flash-welded joints of railway rails. Features of ultrasonic images of seamless joints obtained with the use of TOFD and image processing algorithms using in extraction of flaws from these images have been presented. These algorithms use wavelet transform to extract the feature vector describing flaw zone. Dimension of feature vector is reduced with the use of PCA (Principal Component Analysis). At the end of analyzing procedure SVM (Support Vector Machines) classifier is used in determination if extracted feature vector corresponds or not to the flaw zone.