С использованием искусственных нейронных сетей проведена оценка качества сварных соединений, выполненных
под водой, с четырьмя типами дефектов сборки: превышением кромок, изменением расстояния горелка – деталь,
изменением зазора между деталями и наличием прихваток. Показана эффективность применения нейронных сетей
для указанных типов дефектов, за исключением изменения зазора между свариваемыми кромками.
Artificial neuron networks have been used to assess the quality of underwater welded joints with four types of fit-up
defects: edge displacement, change in workpiece-torch distance torch distance, change in edge gap and presence of tack
welds. The efficiency is shown of the application of neuron networks for the above types of defects, except for a change
in the edge gap.