В работе представлен подход к созданию нейросетевого эмулятора для визуализации напряженно-деформированного состояния стенки резервуара по сигналам акустической эмиссии (АЭ). Для обучения модели используется массив синтетических данных, сгенерированных методом конечно-элементного моделирования, что позволяет связать многоканальные сигналы АЭ с эталонными полями напряжений. Гибридная нейронная сеть преобразует входные данные в наглядную картину распределения напряжений, указывая на критические зоны дефектов. Практическая значимость заключается в возможности интеграции разработки в существующие штатные системы АЭ для повышения достоверности диагностики в 1,5–2 раза.

Белов Д.А. (науч. рук. Вадим И.А.) Разработка нейросетевого эмулятора напряженно-деформированного состояния стенки резервуара на основе данных акустико-эмиссионного контроля // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/18096