水下结构裂纹柔性阵列监测探头

    公开(公告)号:CN116413332A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202310688130.8

    申请日:2023-06-12

    IPC分类号: G01N27/83

    摘要: 本发明属于水下焊缝结构健康监测技术领域,尤其涉及一种水下结构裂纹柔性阵列监测探头。该种水下结构裂纹柔性阵列监测探头,可在不祛除附着物和涂层情况下对焊缝位置开展长期定点的裂纹扩展可视化监测,及时有效地获取裂纹信息,从而为水下结构物裂纹扩展监测、安全评估及维修决策提供技术及装备支撑。水下结构裂纹柔性阵列监测探头,包括有:柔性阵列监测探头模块、前端信号处理模块以及上位机;柔性阵列监测探头模块包括有:上层硅基柔性保护层、坡莫合金磁屏蔽层、柔性平面式双矩形激励线圈、柔性监测传感器阵列、下层硅基柔性保护层;前端信号处理模块包括有差分信号放大电路、时分多路复用电路以及带通滤波放大电路。

    考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法

    公开(公告)号:CN118312878B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410738061.1

    申请日:2024-06-07

    摘要: 本发明属于无损检测缺陷检出评估技术领域,尤其涉及一种考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法。该ACFM裂纹检出概率评价方法借助贝叶斯网络对影响ACFM裂纹检出概率的多种关键因素进行逆推理评价。考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法包括有如下步骤:提取特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz;计算Rsx和Rsz的二维高斯分布概率密度函数p(x);得到同一深度、不同长度的多个裂纹的ACFM裂纹检出概率POD(Li);连续的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值;求解参数集Θ中各参数的最优解;得到ACFM裂纹检出概率拟合函数;构建得到ACFM裂纹检出概率影响因素贝叶斯网络;训练得到ACFM裂纹检测贝叶斯网络。

    多物理量特征融合卷积神经网络的裂纹尺寸精准量化方法

    公开(公告)号:CN116484921B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310741330.5

    申请日:2023-06-21

    摘要: 本发明属于电磁无损检测技术领域,尤其涉及一种多物理量特征融合卷积神经网络的裂纹尺寸精准量化方法。该裂纹尺寸精准量化方法通过多物理量特征融合卷积神经网络,实现了对裂纹长度、深度的精确量化,同时以较少的计算量和较小的网络规模对裂纹的角度进行了精确量化,为在役结构物裂纹扩展监测提供了技术支撑。一种多物理量特征融合卷积神经网络的裂纹尺寸精准量化方法,具体包括有如下步骤:建立裂纹监测数据库;设计卷积神经网络结构;设计多物理量特征融合损失函数;选择多物理量特征融合卷积神经网络优化算法;训练多物理量特征融合卷积神经网络;以及,评估多物理量特征融合卷积神经网络;部署应用多物理量特征融合卷积神经网络。

    考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法

    公开(公告)号:CN118312878A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410738061.1

    申请日:2024-06-07

    摘要: 本发明属于无损检测缺陷检出评估技术领域,尤其涉及一种考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法。该ACFM裂纹检出概率评价方法借助贝叶斯网络对影响ACFM裂纹检出概率的多种关键因素进行逆推理评价。考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法包括有如下步骤:提取特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz;计算Rsx和Rsz的二维高斯分布概率密度函数p(x);得到同一深度、不同长度的多个裂纹的ACFM裂纹检出概率POD(Li);连续的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值;求解参数集Θ中各参数的最优解;得到ACFM裂纹检出概率拟合函数;构建得到ACFM裂纹检出概率影响因素贝叶斯网络;训练得到ACFM裂纹检测贝叶斯网络。