Prediction of Hit/Miss under Different Detection Conditions through Eddy Current Pulsed Thermography
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摘要: 涡流脉冲热像技术是一种新型的无损检测技术,已在金属材料和复合材料的检测领域得到了广泛应用.检出/漏检则是评价被检测对象是否存在裂纹的重要标准,为解决目前检出/漏检研究需要大量实验数据的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的检出/漏检预测方法.首先,制作了30组含有不同尺寸疲劳裂纹的金属试件,并完成了15组不同检测条件下的裂纹检测实验.其次,分别绘制了3组检出概率曲线,并完成了不同检测条件对检出概率的影响分析.最后,为实现检出/漏检的可靠性预测,构建了基于BP神经网络的检出/漏检预测模型,并以50组数据为样本进行测试,实现了不同检测条件下不同尺寸裂纹的检出/漏检0误差预测.
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期刊类型引用(1)
1. 林丽，姜景，朱俊臻，冯辅周. 基于Bi-LSTM的金属疲劳裂纹涡流脉冲热像技术检测与识别. 红外技术. 2023(09): 982-989 . 
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