Електронний каталог науково-технічної бібліотеки
Вінницького національного технічного університету
діагностування дефектів
Підтеми:
Документи:
- Yasenenko, V. Application of deep neural networks to automate production quality control in real time [Текст] / V. Yasenenko // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2025. – Т. 22, № 2. – С. 157-169. – DOI: https://doi.org/10.31649/vitce/2.2025.157.
- Yasenenko, V. Application of deep neural networks to automate production quality control in real time [Електронний ресурс] / V. Yasenenko // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2025. – Т. 22, № 2. – С. 157-169. – DOI: https://doi.org/10.31649/vitce/2.2025.157.
- Бабак, В. П. Визначення розмірів дефектів та їх положення при ультразвуковому контролі методами математичного та комп'ютерного моделювання [Текст] / В. П. Бабак, І. В. Богачев, В. В. Хайдуров // Теплофізика та теплоенергетика. – 2020. – : Т. 42, № 3. – С. 93-98.
- Глабець, С. М. Аналіз складових невизначеності вимірювання розмірів дефектів стикового зварного з'єднання поліетиленових труб дифракційно-часовим методом [Текст] / С. М. Глабець, В. С. Єременко // Технічна діагностика та неруйнівний контроль. – 2025. – № 3. – С. 32-38. – DOI: https://doi.org/10.37434/tdnk2025.03.04.
- Грабко, В. В. Математична модель для діагностування високовольтних вимірювальних трансформаторів за результатами хроматографії [Текст] / В. В. Грабко, О. В. Косюк // Вісник ВПІ. – 2007. – № 4. – С. 57-61.
- Підвищення ефективності діагностики великогабаритних конструкцій на основі використання БПЛА та нейронних мереж [Текст] / Л. М. Лобанов, І. Л. Шкурат, Д. І. Стельмах [та ін.] // Технічна діагностика та неруйнівний контроль. – 2025. – № 2. – С. 3-11. – DOI: https://doi.org/10.37434/tdnk2025.02.01.
|
