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高铁齿轮箱是高速列车的重要部件,为保障高铁的安全、稳定运行,需要对高铁齿轮箱箱体出厂及检修时的铸件内部缺陷进行检验,并对箱体内部缺陷实现自动、准确的分类和识别.基于此利用三维工业CT技术,设计实验获取到高铁齿轮箱体材料的4种内部缺陷的三维体数据,根据齿轮箱体内部缺陷的物理背景知识,对三维体数据进行特征提取,设计Adaboost_BTSVM多分类算法,实现基于三维工业CT的箱体材料内部缺陷的自动分类识别,并使重点关注的收缩类缺陷的分类准确率达到85%以上、裂纹类缺陷的分类准确率达到100%,为实现高铁齿轮箱箱体材料的缺陷自动识别提供技术保障. 相似文献
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为进一步改善电磁波吸收材料的阻抗匹配、提高吸收强度,本工作以液相还原法制备不同反应时间的FeCo磁性纳米颗粒,经表面修饰后通过原位氧化聚合,合成不同系列的FeCo/PPy纳米复合材料。结果表明,当FeCo反应时间为2h时,所合成的FeCo/PPy复合材料在14.45GHz、匹配厚度为2mm时最小反射损耗可达-38.19dB,有效带宽为5.45GHz(12.24~17.69GHz)。磁性纳米颗粒引入聚吡咯,有效降低了聚吡咯的复介电常数,优化了阻抗匹配,降低了对电磁波的反射;同时,在FeCo磁性纳米颗粒的磁损耗、PPy的介电损耗以及异质界面极化损耗等多重作用下,FeCo/PPy纳米复合材料对电磁波有着较好的吸收性能。 相似文献
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