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工业CT在汽车零部件尺寸测量中的应用
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1.当下制约电池技术发展的主要问题;2.学术及产业界对电池设计与制造缺陷的应对措施;3.超声技术在电池检测领域的应用原理及优异表现
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加氢站及储氢承压设备概述;氢安全事故案例分享;储氢设备损伤模式分析;加氢站储氢设备检验案例分析及技术探讨。
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助力无损检测——仪器选型如何实现降本增效?
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近年来,随着我国重大科技专项的开展,新材料、新工艺及新结构的开发和应用在先进制造领域不断出现,对超声检测技术提出了新的需求。结合目前国内高科技领域复合材料及钛合金的应用技术特点,介绍了超声检测仿真技术、空气耦合超声检测技术、多轴联动超声检测技术及其应用案例。
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多物理场,多模态复合感知,仪器与控制,物理数学建模和监督/非监督信息智能挖掘的融汇交叉成为现代检测技术发展思维。报告针对设备检测/监测,智能处理需求,在团队已有无损检测/监测技术基础上,重点介绍电磁传感/阵列成像检测技术,电磁-热耦合成像检测技术,电磁声耦合检测技术,相关传感信号处理算法,包括奇异值学习,小样本学习,目标检测,层级特征工程等。报告会从各方法的原理,传感,系统设计和信号处理方面做交流分享,并介绍应用案例。
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针对多晶硅光伏电池的缺陷具有多种类,多特征,形状不一的特点,建立了电脉冲红外热成像实验系统,并实现了对多晶硅光伏电池缺陷的有效检测。开展了基于深度学习技术的光伏电池不同类缺陷红外图像自动检测分类实验。通过建立光伏电池缺陷红外图像数据集并采用AlexNet、VGG16、VGG19三种微调网络进行迁移学习。所得结果证明了深度学习技术可以有效实现光伏电池多种类缺陷的自动分类,且模型的准确率高达95%以上。
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太赫兹无损检测技术是新兴的无损检测技术,具有非接触、非电离、波长短分辨率高等优点,在多层非金属结构件中得到了广泛关注。本次讲座主要报告课题组近年来在太赫兹检测理论建模与仿真、深度学习与信号处理、缺陷成像及量化等方面取得的研究结果,并着重介绍太赫兹无损检测技术在热障涂层、汽车漆层、隔热瓦和航空复合材料方面的应用,展示课题组独立开发的专用软件。
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涡流检测是一种常用的无损检测技术,主要用于金属工件的缺陷检测、尺寸测量和材料性能评估,将其应用于碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)的检测是对其应用领域的一个重要扩展。团队深入开展了CFRP涡流检测研究,在CFRP涡流检测理论、数值模拟和检测方法等方面取得重要进展:探明了CFRP涡流分布规律并揭示了其机理;推导了一般化的CFRP电导率张量并基于团队提出的区域分解方法开展了CFRP涡流检测有限元分析;针对包含预浸料、成型材料和服役构件的CFRP全寿命周期提出了缺陷检测方法。本报告介绍上述研究的成果。
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基于复合材料声发射检测技术原理,从含近表面分层、孔隙等缺陷的复合材料损伤破坏声发射监测、复合材料胶接修补界面损伤声发射监测和增材制造连续纤维复合材料损伤声发射监测等方面,介绍声发射技术在纤维增强复合材料损伤监测中的应用。结合声发射信号的聚类分析、灰色关联度分析、机器学习等分类识别方法,通过对比含近表面分层损伤复合材料试件在三点和四点弯曲条件下的声发射响应行为,含不同孔隙缺陷复合材料损伤破坏的声发射特征,常规纳米粘结剂修补和双粘结剂修补复合材料试件弯曲损伤声发射响应,增材制造连续纤维复合材料损伤演化机制,展望声发射技术在复合材料结构损伤监测中的应用。