Contribuciones en el área de sondas y algoritmos aplicadas a la detección de discontinuidades, metrología de distancia y clasificación de materiales con técnicas no destructivas basadas en corrientes inducidas

Se presenta esta tesis doctoral sobre sondas y algoritmos de procesado de datos de técnicas de ensayos no destructivas basadas en corrientes inducidas. El objetivo ha sido proponer (i) sondas para la detección de discontinuidades, y la metrología de espesor de recubrimiento no conductor, y (ii) rede...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: García Martín, Javier
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2016
País:España
Institución:Universidad de Valladolid
Repositorio:UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid
OAI Identifier:oai:uvadoc.uva.es:10324/22107
Acceso en línea:https://doi.org/10.35376/10324/22107
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/22107
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Redes Neuronales (Informática)
Descripción
Sumario:Se presenta esta tesis doctoral sobre sondas y algoritmos de procesado de datos de técnicas de ensayos no destructivas basadas en corrientes inducidas. El objetivo ha sido proponer (i) sondas para la detección de discontinuidades, y la metrología de espesor de recubrimiento no conductor, y (ii) redes neuronales para tratar los datos base mono y multifrecuencia para la clasificación de piezas con diferente temple. Del Ensayo 1, la Sonda 1 inductiva ha proporcionado mejores resultados que la Sonda 2 con sensor Hall en (i) respuesta frecuencial, (ii) detección de agujeros y (iii) predicción de espesor. Del Ensayo 2, la Sonda 3 inductiva y las redes neuronales han proporcionado mejores resultados con el procesado multifrecuencia en cuanto a (iv) tasa de acierto, (v) carga computacional; y (vi) tiempo de ejecución. Los resultados sugieren utilizar las sondas inductivas puras y redes con procesado multifrecuencia para la resolución de los problemas inversos presentados.