【摘 要】
：
恶劣复杂的服役环境致使航空金属结构极易出现亚表面腐蚀等缺陷,严重影响结构完整性。作为一种结合匀场激励的新型脉冲涡流检测方法,磁场梯度脉冲涡流检测已在结构腐蚀缺陷检
【机 构】
：
西安交通大学航天航空学院机械结构强度与振动国家重点实验室,西安军代局
【基金项目】
：
国家自然科学基金(51477127,51777149,E070104).
论文部分内容阅读
恶劣复杂的服役环境致使航空金属结构极易出现亚表面腐蚀等缺陷,严重影响结构完整性。作为一种结合匀场激励的新型脉冲涡流检测方法,磁场梯度脉冲涡流检测已在结构腐蚀缺陷检测和评估方面体现了其优势性。针对所获取亚表面腐蚀缺陷图像信息不够丰富等不足,结合积分计算对所获图像进行进一步处理,提取图像新特征,研究其与亚表面腐蚀缺陷深度间的映射关系。研究结果表明:该图像新特征与亚表面腐蚀缺陷深度呈单调递增关系;综合由此建立的关联曲线和已获取的亚表面腐蚀缺陷图像,可对金属结构亚表面腐蚀缺陷的深度、形貌、开口尺寸等进行定量评估。
其他文献
针对锥柱体弹道目标观测过程中存在的遮挡效应,探究遮挡区与可视区分界线在弹道目标上的具体位置,提出一种判断散射中心是否处于遮挡状态的方法。在窄带雷达观测的条件下,建
针对铁磁性构件表面和下表面缺陷检测的难题，建立了脉冲电磁检测模型，揭示了表面缺胳和下表面缺陷的脉冲漏磁与脉冲磁阻检测相融合的物理机制。仿真与实验结果表明：铁磁性构件表
针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题，提出一种基于加权信息熵（WIE）的Real BP-AdaBoost算法。首先，用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类
分布式状态估计系统通过将多个传感器状态融合以得到更精确的融合结果,当传感器之间的协方差未知时,常采用保守估计的策略,但结果精确度较差。为了在传感器之间互协方差未知
针对传统弹道目标微动分类缺乏智能性及噪声条件下分类性能差的问题,利用深度学习的高维特征泛化学习能力,提出一种将深度卷积神经网络用于弹道目标微动分类的方法。首先,在
梳理了相关研究文献,对频控阵的原理及特性进行了仿真分析,重点针对频控阵波束控制的研究现状进行分析总结。分析了频控阵雷达的发射接收信号处理的3种机制,针对其中2种机制
设计了一种低剖面覆层微带天线,兼具高增益、低雷达散射截面积RCS特性。覆层单元上表面为加载集总电阻的方环贴片,具有吸波和部分反射特性,下表面为＂十＂字开槽的金属镀层,将覆
针对定向天线网络拓扑中拓扑结构的设计的问题,综合考虑了网络中节点的最大度、最大通信距离、连通度等因素,着重考虑构建一个k连通的通信网络拓扑,这个特性很好地保证了网络
为有效解决砂砾土地基道面结构不均匀冻胀问题，分析了道面结构冻胀防治现状及其问题，以及不均匀冻胀问题产生的主要原因；对果洛机场现场试验段的土质进行了颗粒分析试验，对天然砂
为了提高长时间视觉目标跟踪的鲁棒性,提出了一种基于图像感知哈希的TLD改进算法。在改进算法中,跟踪模块使用尺度自适应的KCF跟踪器,检测模块对每个检测窗口提取感知哈希特征,并引入量子遗传算法作为搜索策略加快检测速度。对文中算法在OTB2013的50组视频序列上进行了测试,实验结果表明:其跟踪精度与成功率分别达到了0.784和0.568,较TLD算法分别提高了18.7%和14.2%。并且在处理光照变