【摘 要】
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航空发动机是被誉为“工业制造皇冠上的明珠”,是航空航天事业发展的关键部件。但其关键技术被美、英、俄等军事强国所垄断,我国尚不掌握,属于国家重大需求,为此我国2016年设
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航空发动机是被誉为“工业制造皇冠上的明珠”,是航空航天事业发展的关键部件。但其关键技术被美、英、俄等军事强国所垄断,我国尚不掌握,属于国家重大需求,为此我国2016年设立了两机重大专项。其中航空发动机热障涂层是保障发动机涡轮叶片在高温环境下可靠工作的关键防护材料,主要用于降低基材表面温度和抵抗多种环境降解机制。热障涂层服役环境恶劣,一旦其剥落失效,将会引起发动机部件局部超温、烧损,导致灾难性后果。热障涂层在温度较高的工作环境下会形成热生长氧化物(TGO)致使热障涂层两个连接层界面处生长应力会迅速增大。如果TGO界面的应力到达其损坏的临界值时,热障涂层内部就会出现裂纹等缺陷。本文通过热振实验模拟了热障涂层在接近真实条件下的工作环境针对TGO失效过程展开研究,首先将热振后的试样材料进行切割、抛光、热障涂层断面TGO厚度图像采集,之后建立数据集。其次针对TGO图像纹理复杂等特性对VGG-16模型的卷积核大小进行调整,采用5×5与7×7卷积核来增大感受野,并对卷积核的移动步幅进行调整。改进算法为Conv Net-1与Conv Net-2,在增加卷积核的同时增大卷积核移动步长以减小参数。在改进完后通过CIFAR-10数据集进行了网络性能测试,测试结果表明VGG-16 网络模型识别准确率大约在 93.40%左右;Res Net50 网络的模型识别准确率为79.40%;改进的Conv Net-1网络收敛速度最快,在迭代约500次时模型就趋于收敛,模型识别准确率大概在95.50%左右。改进的Conv Net-2网络模型相较于Conv Net-1模型来说不稳定,模型识别准确率在90.20%。最后对实验结果进行了对比分析。结果表明:VGG-16网络模型识别准确率为92.01%左右;Res Net50网络的模型识别准确率为85.30%;改进的Conv Net-1网络模型识别准确率为93.68%,改进的Conv Net-2网络模型准确率为90.06%。其中Conv Net-1网络收敛速度更快,模型稳定性更好,同时准确率也较之前的算法有所提升。本文首次提出将实验测试法与智能算法相结合的方法进行TBC特征识别。为热障涂层检测提供理论依据。
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