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本文首先利用超声相控阵检测方法对一预制裂纹的平板试件进行无损检测,该实验使用的超声相控阵检测设备是一套集数据记录、检测成像于一体的检测系统,通过ISONIC系统设置和探头及楔块合理选择,依照工艺检测技术完成试件检测,得出缺陷的尺寸及位置。然后使用射线检测和TOFD检测方法对同一焊缝进行检测,并与超声相控阵检测的结果作比较,前后结果误差在百分之5以内,这一误差在工程上是可以接受的。超声相控阵检测方法可以在保证检测精确度的情况下对缺陷的长度及深度进行同时检测,其工程应用前景广阔。 相似文献
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深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法已经应用于医学影像处理、分析的全流程。由于医学影像内在的特殊性、复杂性,特别是考虑到医学影像领域普遍存在的小样本问题,相关学习任务和应用场景对深度学习方法提出了新要求。本文以临床常用的X射线、超声、计算机断层扫描和磁共振等4种影像为例,对深度学习在医学影像中的应用现状进行综述,特别面向图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断这5大任务的主要深度学习方法的进展进行介绍,并对发展趋势进行展望。 相似文献
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离心泵在各行业中应用十分广泛,耗电量巨大。离心泵偏工况运行时,内部流动会趋于紊乱,导致效率下降,能耗上升。针对离心泵偏工况振动信号变化微弱和强干扰的特点,采用双通道信息融合,利用互补集合经验模态分解,对振动信号进行时序特征提取,结合长短时记忆模型智能识别,构建离心泵偏工况诊断模型。仿真信号对比不同预处理方法,凸显了互补集合经验模态分解模型的特征提取能力;验证工况状态与低频振动信号的相关性,经过试验数据对比分析,进一步验证了模型优越性,测试准确率达98.5%。该方法可以监测离心泵运行工况,保证运行效率。 相似文献
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本文对一在役球形储罐制定了较为高效、准确、实用的无损检测方案。方案实施后的结果表明:通过外观及近表面检测,被测球罐的外观与厚度未见明显异常;TOFD检测出超标埋藏缺陷,通过X射线探伤进一步验证分析,确定缺陷性质及尺寸参数。最后,采用《在用含缺陷压力容器安全评定》中常规评定方法对该球罐进行安全评定,评定结论是:埋藏缺陷评定点在失效评定图的安全区域内,该缺陷不影响球罐的安全使用。 相似文献
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