<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2023.41.2.020</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1338</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Применение искусственной нейронной сети в задаче ультразвуковой диагностики дефектов печатных плат радиоэлектронных устройств</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>The use of an artificial neural network in the problem of ultrasonic diagnostics of defects in printed circuit boards of electronic devices</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0003-1943-6819</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Увайсов</surname>
              <given-names>Сайгид Увайсович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Uvaysov</surname>
              <given-names>Saygid Uvaysovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>uvajsov@mirea.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Черноверская</surname>
              <given-names>Виктория Владимировна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Chernoverskaya</surname>
              <given-names>Victoria Vladimirovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>v_chernoverskaya@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Нгуен</surname>
              <given-names>Конг Дык</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Nguyen</surname>
              <given-names>Hong Duc</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>ngcongduc9x@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Лыу</surname>
              <given-names>Нгок Тиен</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Lu</surname>
              <given-names>Ngoc Tien</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <xref ref-type="aff">aff-4</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-4">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2023.41.2.020</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1338"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>Современные радиоэлектронные устройства представляют собой сложные технические системы, функционирование которых сопровождается различными физическими процессами, протекающими в их узлах и блоках. Сочетание схемотехнической, конструктивной и технологической сложности радиоэлектронных устройств является причиной возникновения в них дефектов различного характера, в том числе скрытых, с длительным латентным периодом. Это, в свою очередь, предъявляет более высокие требования к диагностированию и контролю технического состояния радиоэлектронных устройств. Актуальность исследования, представленного в данной статье, обусловлена необходимостью повышения достоверности и точности идентификации дефектов в узлах и блоках электронных устройств, разработкой новых методов и средств технической диагностики, сочетающих в себе традиционные походы с активно развивающимися технологиями искусственных нейронных сетей, обработки больших данных, вычислительного эксперимента. В статье представлено исследование по ультразвуковой диагностике внутренних дефектов расслоения печатных плат. Описана методика моделирования различных дефектов с применением специализированного программного обеспечения ABAQUS. Раскрыты особенности последующей обработки экспериментальных данных – амплитудно-временных, амплитудно-частотных характеристик, формирование численных массивов исследуемых параметров. Приведена структура искусственной нейронной сети для задачи диагностирования и идентификации дефектов печатных плат, раскрыта технология ее обучения и тестирования. Материалы статьи представляют практическую ценность для инженеров-конструкторов, схемо- и системотехников радиоэлектронных систем, а также разработчиков сложных технических комплексов.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>Modern electronic devices are complex technical systems, the functioning of which is accompanied by various physical processes occurring in their nodes and blocks. The combination of circuitry, structural and technological complexity of radio-electronic devices is the cause of various defects in them including hidden ones with a long latency period. This, in turn, imposes higher requirements for the diagnosis and control of the technical condition of electronic devices. The relevance of the research presented in this article is due to the need to increase the reliability and accuracy of defect identification in nodes and blocks of electronic devices, the development of new methods and means of technical diagnostics combining traditional approaches with actively developing technologies of artificial neural networks, big data processing, computational experiment. The article presents a study on ultrasound diagnostics of internal defects in the delamination of printed circuit boards. The method of modeling various defects using specialized software ABAQUS is described. The features of the subsequent processing of experimental data – amplitude-time, amplitude-frequency characteristics, the formation of numerical arrays of the parameters under study – are defined. The structure of an artificial neural network for diagnosing and identifying defects of printed circuit boards is given and the technology of its training and testing is defined. The materials of the article are of practical value for design engineers, circuit and system engineers of electronic systems as well as developers of complex technical complexes.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>печатная плата</kwd>
        <kwd>неразрушающий контроль</kwd>
        <kwd>ультразвуковая диагностика</kwd>
        <kwd>расслоение</kwd>
        <kwd>скрытые дефекты</kwd>
        <kwd>ультразвуковая волна</kwd>
        <kwd>пьезоэлектрический преобразователь</kwd>
        <kwd>искусственная нейронная сеть</kwd>
        <kwd>обучение</kwd>
        <kwd>идентификация</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>printed circuit board</kwd>
        <kwd>non-destructive testing</kwd>
        <kwd>ultrasound diagnostics</kwd>
        <kwd>delamination</kwd>
        <kwd>hidden defects</kwd>
        <kwd>ultrasonic wave</kwd>
        <kwd>piezoelectric transducer</kwd>
        <kwd>artificial neural network</kwd>
        <kwd>training</kwd>
        <kwd>identification</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Увайсов С.У. Черноверская В.В. Данг Н.В. Туан Н.В. Применение искусственной нейронной сети в задаче тепловой диагностики печатного узла бортового устройства контроля разбега самолета. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022;10(3). Доступно по: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1218. DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.012.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Нуштаев Д.В., Тропкин С.Н. Abaqus: пособие для начинающих. М.: ООО «ТЕСИС»; 2010. 43 c.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Золочевский А.А., Беккер А.А. Введение в ABAQUS. Методическое пособие. Харьков: ТОВ «Бізнес Інвестор Груп»; 2011. 49 c.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Манилык Т., Ильин К. Практическое применение программного комплекса ABAQUS в инженерных задачах. Версия 6.5. М.: МФТИ, ООО «ТЕСИС»; 2006. 67 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Дмитриев К.В., Карабутов А.А., Коробов А.И. Линейные ультразвуковые волны в жидких и твёрдых средах: учебное пособие для физического практикума по акустике. М.: Физический фак. МГУ; 2017. 114 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Казанцев В.Ф., Мицкевич А.М., Агранат Б.А. Физика и техника мощного ультразвука. М.: Наука; 1970. 689 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Фам Лэ Куок Хань. Диагностика радиоэлектронных устройств при испытаниях на ударные воздействия: дисс. … канд. техн. наук: 05.12.04. М.: РТУ МИРЭА; 2021. 157 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Федоров Д.Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учебное пособие для вузов. М.: Юрайт; 2021. Доступно по: https://urait.ru/bcode/478098 (дата обращения: 16.10.2022).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Тонни Гэддис. Начинаем программировать на Python. 5-е издание. С-Пб.: БХВ; 2022. 880 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник. Киров: Изд-во ВятГУ; 2014. 208 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Бураков М.В. Нейронные сети и нейроконтроллеры: учебное пособие. С-Пб: ГУАП; 2013. 282 с.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>