Preview

Известия высших учебных заведений. Приборостроение

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Методика оценки ошибки при определении пористости материалов по данным рентгеновской компьютерной томографии

https://doi.org/10.17586/0021-3454-2026-69-8-731-741

Аннотация

Предложена методика, которая позволяет оценить погрешность различных методов определения объемной пористости при заданных условиях рентгеновского исследования. Методика включает в себя технологию изготовления набора образцов, их сканирование с помощью конфокальной лазерной микроскопии и метода компьютерной томографии на системе рентгеновского контроля, а также оценку влияния шумов методом математического моделирования. Предложенную методику можно использовать для оценки точности измерений на томограммах и ее повышения, а также с целью анализа процесса деградации систем рентгеновского контроля.

Об авторах

В. Б. Минасян
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Виталий Борисович Минасян - кафедра „Цифровые технологии и информационные системы”; старший преподаватель

Москва



А. В. Бабайцев
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Арсений Владимирович Бабайцев  - канд. техн. наук, доцент; кафедра „Управление эксплуатацией ракетно-космических систем”; доцент

Москва



В. И. Протасов
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Владислав Иванович Протасов - д-р техн. наук, профессор; кафедра „Цифровые технологии и информационные системы”; профессор

Москва



А. В. Назаров
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Александр Викторович Назаров - д-р техн. наук, профессор; кафедра „Конструирование, технология и производство радиоэлектронных средств”; профессор

Москва



Список литературы

1. Перов Ю. Ю., Кружкова Е. Ю. Экспресс-определение пористости полимерных композитов // Механика композитных материалов. 1995. Т. 31, № 6. С.. 824–827.

2. Xiang Gao et al. Porosity Prediction of Ceramic Matrix Composites Based on Random Forest // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2020. Vol. 768. Р. 052115. DOI: 10.1088/1757-899X/768/5/052115.

3. Meng Yan, Chenglong Hu, Jian Li, Rida Zhao, Shengyang Pang, Bin Liang, Sufang Tang, Gang Liu, Hui-Ming Cheng. An Unusual Carbon–Ceramic Composite with Gradients in Composition and Porosity Delivering Outstanding Thermal Protection Performance up to 1900 °C // Advanced Functional Materials. 2022. Vol. 32(36). DOI:10.1002/adfm.202204133.

4. Астапов А. Н., Погодин В. А. Изменение интегрального размера пор УУКМ в процессе низкотемпературного окисления // Электрометаллургия. 2021. № 10. С. 23–29.

5. Hakim I., Donaldson S., Meyendorf N., and Browning C. Porosity Effects on Interlaminar Fracture Behavior in Carbon Fiber-Reinforced Polymer Composites // Materials Sciences and Applications. 2017. N 8. Р. 170–187. DOI: 10.4236/msa.2017.82011.

6. Кашаев Ф. В., Шулейко Д. В., Заботнов С. В., Скобёлкина А. В., Петров А. К., Четвертухин А. В., Евдокимов П. В., Гаршев А. В., Путляев В. И. Лазерно-индуцированная модификация алюминиевых микропорошков в режиме селективного лазерного плавления // Ученые записки Физического факультета Московского университета. 2018. № 1. С. 1810401.

7. Сапрыкина Н. А., Сапрыкин А. А. Мeханизм формирования расплавленного слоя при селективном лазерном плавлении // „Инновационные технологии в машиностроении”: сб. тр. IX Междунар. науч.-практ. конф. 2018. С. 101–104.

8. Волосова М. А., Окунькова А. А. Пути оптимизации процесса селективного лазерного плавления при помощи выбора стратегии обработки лазерным лучом // Изв. Самарского научного центра РАН. 2012. Т. 14, № 4(2). С. 587–591.

9. Yadroitsev I., Shishkovsky I., Bertrand P., and Smurov I. Manufacturing of fine-structured 3D porous filter elements by selective laser melting // Appl. Surf. Sci. 2009. Vol. 255, N 10. P. 5523–5527. DOI: 10.1016/j.apsusc.2008.07.154.

10. Колчанов Д. С., Дренин А. А., Денежкин А. О., Симонов А. П. Исследование влияния режимов выращивания методом селективного лазерного плавления на пористость в изделиях из медных сплавов // Фотоника. 2019. Т. 13, № 2. С. 160–168. DOI: 10.22184/fros.2019.13.2.160.168.

11. Ferro P., Meneghello R., Razavi S. M. J., Berto F. and Savio G. Porosity inducing process parameters in selective laser melted AlSilOMg aluminium alloy // Fizicheskaya Mezomekhanika. 2019. Vol. 22, N 5. Р. 78–84. https://dx.doi.org/10.24411/1683-805x-2019-15010

12. Peleshenko S., Korzhyk V., Voitenko O., Khaskin V., and Tkachuk V. Analysis of the current state of additive welding technologies for manufacturing volume metallic products (review) // Eastern-European J. Enterp. Technol. 2017. Vol. 3, N 1–87. P. 42–52. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.99666.

13. Дынин Н. В., Заводов А. В., Оглодков М. С., Хасиков Д. В. Влияние параметров процесса селективного лазерного сплавления на структуру алюминиевого сплава системы Al–Si–Mg // Труды ВИАМ. 2017. Т. 58, № 10. С. 3–14.

14. Yichuan Shao, Shibin Song, Taia Xin, Jinyu Wang, Xiaobo Xie. Simulation of the Dynamic Response to Sinusoidal Excitation of the Elastic Porous Metal Mesh Damper // Shock and Vibration. 2021. Vol. 2021. Art. no. 8886480. https://doi.org/10.1155/2021/8886480.

15. Islam S., Bhat G. A model for predicting thermal conductivity of porous composite materials // Heat Mass Transfer. 2023. Vol. 59. P. 2023–2034. https://doi.org/10.1007/s00231-023-03380-w.

16. Pal R. Porosity-dependence of Effective Mechanical Properties of Pore-solid // Composite Materials. Journal of Composite Materials. 2005. Vol. 39, N 13. Р. 1147–1158. DOI:10.1177/0021998305048744.

17. Брыкин В. А., Рипецкий А. В., Коробов К. С. Исследование пористости, морфологии микроструктуры и механических характеристик изделий, полученных селективной лазерной плавкой порошка сплава AlSi10Mg // Вестник Московского авиационного института. 2024. Т. 31, № 2. С. 193–205.

18. Ripetskiy A. V., Brykin V. A., Korobov K. S. Microstructural analysis and mechanical properties of AlSi10Mg alloy components produced via SLM // E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2023. Vol. 458, N 3. Р. 02033. DOI:10.1051/e3sconf/202345802033.

19. Orekhov A. A., Ripetskiy A. V., Fedoseev D. V. Surface Roughness Assessment Based on Discrete Model Representation for Additive Manufactured Parts // Periódico Tchê Química. 2018. Vol. 15. Р. 514.

20. [Электронный ресурс]: https://volumegraphics.hexagon.com/en/products/vgstudio.html.

21. Савинов М. С., Грязнова О. Ю., Тихоновский Г. В., Попов А. А., Завестовская И. Н., Климентов С. М., Кабашин А. В. Рентгеноконтрастные свойства наноформуляций на основе висмута // Квантовая электроника. 2023. Т. 53, № 7. С. 575–579.


Рецензия

Для цитирования:


Минасян В.Б., Бабайцев А.В., Протасов В.И., Назаров А.В. Методика оценки ошибки при определении пористости материалов по данным рентгеновской компьютерной томографии. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2026;69(8):731-741. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2026-69-8-731-741

For citation:


Minasyan V.B., Babaytsev A.V., Protasov V.I., Nazarov A.V. Methodology for Assessing Error in Determining the Porosity of Materials Based on X‑ray Computed Tomography Data. Journal of Instrument Engineering. 2026;69(8):731-741. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2026-69-8-731-741

Просмотров: 131

JATS XML

ISSN 0021-3454 (Print)
ISSN 2500-0381 (Online)