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公开(公告)号：CN109900501A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910095876.1
申请日：2019-01-31
IPC分类号： G01M17/08 , G01N21/95 , G01N23/046 , G01N23/18 , G01N29/04
摘要： 本发明提供了一种高速动车组整车人工智能无损检测方法。该方法基于红外线(IR)、超声波(UT)和高能X射线电子计算机断层扫描(CT)检测技术，包括：采集列车各部件不同运营里程时的无损检测数据；将采集到的无损检测数据进行预处理和标注，得到完整数据集；用数据集对机器学习模型进行训练；实时采集列车无损检测数据，并将无损检测数据输送到训练完成后的网络模型中进行检测；实时输出列车存在的故障并预测各部件的服役寿命。该方法可以在高速动车组运行中对其进行整车人工智能无损检测以及各部件服役寿命预测，并依据预测的各部件服役寿命对该部件进行及时的更换，排除安全隐患，降低列车部件更新成本，提高列车运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109970453B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910418456.2
申请日：2019-05-20
申请人： 石家庄铁道大学
IPC分类号： C04B35/58 , C04B35/622 , C04B35/626
摘要： 本发明提供了一种Cr‑C‑N三元硬质材料，涉及陶瓷硬质材料技术领域。本发明提供的硬质材料是由Cr、C和N三种元素形成的单相固溶体材料；所述硬质材料中C的质量百分含量为0.1～9％，N的质量百分含量为0.1～11％，余量为Cr。本发明提供的Cr‑C‑N三元硬质材料具有优异的硬度、韧性、热稳定性、耐磨和耐腐蚀性等综合性能；并且材料的烧结和高温服役期间的稳定性好；同时，还可以通过调节C/N比，实现硬质材料性能的选择性调控。本发明还提供了所述Cr‑C‑N三元硬质材料的制备方法，本发明提供的制备方法过程简单，条件易控，利于工业化推广。
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公开(公告)号：CN109596657A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811447589.4
申请日：2018-11-29
IPC分类号： G01N23/2251 , G01N23/22 , G01N23/203 , G01N23/20091 , G06F17/50
摘要： 本发明提供了一种高速动车组走行部运动部件早期缺陷扩展诊断方法。该方法将同步辐射技术、原位扫描电子显微技术、电子衍射技术等已经比较成熟的技术组合运用，可以有效的识别判断高速动车组走行部运动部件早期微观缺陷及其在受力状态下的扩展情况，并进一步通过ABAQUS等有限元仿真模拟软件可以有效预测缺陷扩展趋势。所述方法区别于传统的故障诊断技术，从材料微观层面上解释了高速动车组走行部运动部件缺陷扩展机理。
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公开(公告)号：CN115456972A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211053725.8
申请日：2022-08-31
申请人： 石家庄铁道大学 , 中国铁路设计集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06T7/62 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种混凝土裂缝检测与识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取预设样本库中的多个裂缝图像样本；对每个裂缝图像样本分别进行人工标记，得到含有第一标记的第一标签图像，其中，第一标记指示图像中的裂缝；对第一标签图像进行边缘检测，得到含有第二标记的第二标签图像，其中，第二标记指示图像中裂缝的边缘；基于每个裂缝图像样本及其第一标签图像、第二标签图像，对预先构建的裂缝检测与识别模型进行训练，得到训练好的裂缝检测与识别模型；基于训练好的裂缝检测与识别模型对待检测的图像进行裂缝检测与识别。本发明提供的裂缝检测与识别方法可以提高对细微裂缝的检测与识别的精度。
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公开(公告)号：CN110004346B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910418877.5
申请日：2019-05-20
申请人： 石家庄铁道大学
摘要： 本发明提供了一种Cr‑C‑N基金属陶瓷，涉及金属陶瓷材料技术领域。本发明提供的金属陶瓷由包括以下质量百分含量的组分制备得到：金属粉末10～40％，碳化物粉末5～30％，余量为Cr‑C‑N硬质相粉末；所述Cr‑C‑N硬质相粉末是由Cr、C和N三种元素形成的单相固溶体；所述Cr‑C‑N硬质相粉末中C的质量百分含量为0.1～9％，N的质量百分含量为0.1～11％，余量为Cr。本发明提供的Cr‑C‑N基金属陶瓷具有优异的硬度、韧性、热稳定性、耐磨和耐腐蚀性等综合性能，且烧结稳定性好。本发明还提供了所述金属陶瓷的制备方法，本发明提供的制备方法过程简单，条件易控，利于工业化推广。
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公开(公告)号：CN110004346A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910418877.5
申请日：2019-05-20
申请人： 石家庄铁道大学
摘要： 本发明提供了一种Cr-C-N基金属陶瓷，涉及金属陶瓷材料技术领域。本发明提供的金属陶瓷由包括以下质量百分含量的组分制备得到：金属粉末10～40％，碳化物粉末5～30％，余量为Cr-C-N硬质相粉末；所述Cr-C-N硬质相粉末是由Cr、C和N三种元素形成的单相固溶体；所述Cr-C-N硬质相粉末中C的质量百分含量为0.1～9％，N的质量百分含量为0.1～11％，余量为Cr。本发明提供的Cr-C-N基金属陶瓷具有优异的硬度、韧性、热稳定性、耐磨和耐腐蚀性等综合性能，且烧结稳定性好。本发明还提供了所述金属陶瓷的制备方法，本发明提供的制备方法过程简单，条件易控，利于工业化推广。
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公开(公告)号：CN115456973A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211057460.9
申请日：2022-08-31
申请人： 石家庄铁道大学 , 中国铁路设计集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司
摘要： 本发明提供渗漏水病害检测与识别模型的建立方法、装置及设备，该方法包括：获取含有标记信息的样本图像集，其中，样本图像集包括第一图像集和第二图像集，第一图像集为经过分割处理过的渗漏水图像，第二图像集为经过人工标记过的渗漏水图像；将样本图像集输入至预先构建的渗漏水病害检测与识别网络中，对渗漏水病害检测与识别网络进行训练，得到训练好的渗漏水病害检测与识别模型；其中，训练好的渗漏水病害检测与识别模型用于对待检测的渗漏水图像进行检测及识别。本发明通过使用少量的含有标记信息的人工标记过的渗漏水图像和大量经过分割处理过的含有标记信息的渗漏水图像对构建的渗漏水病害检测与识别网络进行训练，提高了模型的精确度。
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公开(公告)号：CN109970453A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910418456.2
申请日：2019-05-20
申请人： 石家庄铁道大学
IPC分类号： C04B35/58 , C04B35/622 , C04B35/626
摘要： 本发明提供了一种Cr‑C‑N三元硬质材料，涉及陶瓷硬质材料技术领域。本发明提供的硬质材料是由Cr、C和N三种元素形成的单相固溶体材料；所述硬质材料中C的质量百分含量为0.1～9％，N的质量百分含量为0.1～11％，余量为Cr。本发明提供的Cr‑C‑N三元硬质材料具有优异的硬度、韧性、热稳定性、耐磨和耐腐蚀性等综合性能；并且材料的烧结和高温服役期间的稳定性好；同时，还可以通过调节C/N比，实现硬质材料性能的选择性调控。本发明还提供了所述Cr‑C‑N三元硬质材料的制备方法，本发明提供的制备方法过程简单，条件易控，利于工业化推广。
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