Софт для определения состояния решетчатых конструкций разработали в НГТУ НЭТИ
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разработали программу для идентификации технического состояния пространственных решетчатых конструкций.
Инженеры НГТУ НЭТИ запустили софт для определения состояния решетчатых конструкций, примером которых являются промежуточные опоры воздушных линий электропередачи (ВЛ). Программа, разработанная командой факультета летательных аппаратов совместно с сотрудниками факультета автоматики и вычислительной техники, основывается на экспериментально определенной частоте собственных колебаний и показывает, какой группе состояния соответствует каждая конструкция.
Диагностика проводится с помощью разработанных в вузе специальных датчиков «ЛЭПТОН-1», которые закрепляются на поясных уголках решетчатой конструкции с помощью магнитов. Датчики передают на смартфон большое количество данных, программа обрабатывает их и выдает результат измерения в виде Excel-таблицы. Вся операция занимает считанные минуты, при этом количество измерений для одной опоры достигает четырех. Количество же конструкций в одной линии электропередачи может доходить до нескольких сотен, что и потребовало автоматизированного подхода к обработке экспериментальных данных — разработку программного продукта.
По словам доцента кафедры прочности летательных аппаратов НГТУ НЭТИ канд. техн. наук Алексея Кожевникова, программу протестировали весной этого года при участии сотрудников Сибирского научно-исследовательского института авиации имени С. А. Чаплыгина. «Софт полезен не только для инструментального обследования опор в энергетике. Он также поможет определить состояние любых зданий, сооружений и даже уникальных конструкций, к которым относятся памятники архитектуры», — отметил Алексей Кожевников.
Напомним, ранее в НГТУ НЭТИ была создана программа для классификации опор линий электропередачи на группы по степени износа. Разработка, которая не имеет отечественных аналогов, в автоматическом режиме позволяет ранжировать конструкции на категории для более эффективного планирования затрат на обслуживание и ремонт.