"путём проварки всех заклёпочных соединений по кромкам листов" - нахлесточные стыки не предназначены для восприятия нагрузок. Я бы не рискнул. Известные мне стыки в резервуарах которые варятся в нахлестку это днище (фактически только сжатие) и кольцо жесткости. То же не очень воспринимает нагрузки, на мой взгяд.
"бездефектно приварить лист из "свежего" металла Ст.3сп к "старому" металлу Ст.3 (1937 г)" - да без проблем. Только нужно содрать пару миллиметров металла с поверхности свариваемого листа милиметров на 50 от зоны сварки. При ремонте старых ж/д цистерн столкнулись с ситуацией образования пор в сварных швах. Пришли к выводу что нефтепродукты "пропитывают" сталь со временем. Данное предположение подтвердили рентгеноструктурным анализом, и выявив повышенное содержание водорода в поверхностных слоях металла.
"на лекции показывали фотографии под микроскопом с микротрещинами в таких сварных швах" - да, да. Именно. Имейте в виду, что не смотря на отсутствие дефектов механические свойства сварного соединения "Старый металл - Новый металл" будут хуже, чем предусмотрено для нового металла. Когда мы ремонтировали бочки Транснефти, не разу не удалось сварить стыки "старый лист-новый лист" с требуемыми механическими свойствами.
Дмитрий Викторович самые продвинутые программы - нейронные сети, к сожалению не знаю. Их сначала нужно перевести на русский, потом написать учебник, и только потом пускать в народ.
Стандартное программное обеспечение Гугл предоставляет бесплатно. Зарегистрировались в Гугл. Запустили Google Colab. По умолчанию там язык Python. Google бесплатно предоставит первоначальные вычислительные мощности, если у Вас не навороченный компьютер.
На мой взгляд, нейронные сети собираются из слоев как конструктор Лего. Слои лежат в библиотеках. Библиотеки нужно подключать. Например, Tensorflow- Keras. Гугл дает доступ к массе бесплатных библиотек.
Собрали набор данных, разметили, разделили на обучающую и контрольную выборки. Убедились что данные «влазят» в нейронку и комбинируете слои пока не получите оптимального варианта архитектуры.
Если данные не влазят или слои конфликтуют, ищите кого-то умного. Потом меняете критерии «умного». Занятие тренирует усидчивость и канализирует агрессию в сторону недорогой клавиатуры.
Рано или поздно все начинает работать. Дописываете программку, которая «запихнет» в нейронку экспериментальные данные.
Получаете божественную дозу дофамина.
Конфуций утверждал, что жадность порождает бедность.
Поэтому конечно готов делиться результатами "интеллектуальной собственности".
На самом деле это второй проект. Первый раз стандартная сверточная нейронная сеть распознавала фотографии с дефектами при капиллярном контроле. Возникла мысль автоматизации магнитопорошкового контроля кромок труб на наличие расслоений, но заводчанам это было не интересно, сам я все таки сварщик, а не программист, самостоятельно программный продукт выпустить не могу.
Дмитрий Викторович я думаю что искусственный интеллект есть смысл использовать в задачах:
- распознавания (трещин при МПД, дефектов при ВИК, УЗК и т.д.)
- классификации (сейчас пытаюсь научить нейронку распознавать пережог)
- предсказания будущего (крайне интересно засунуть его в вибродиагностику и акустическую эмиссию)
На документы лучше сажать специально обученную девушку. Ну и специальную программу можно написать для облегчения работы.
Ничего сказать не могу.
Трубы, да. Трубы подвергают термообработке токами высокой частоты.