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专题研讨会
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质谱仪器不仅能作为简单的分析手段来监测化合物的分子量,更能开展基于单分子解离和双分子反应的气相化学研究,在微观层面上对有机化学、催化反应、生命科学等多个交叉领域展开深入和细致的探索, 得到目标离子在理想条件下的精细结构、反应活性、热力学和动力学性质等。新的质谱技术,如高分辨离子淌度技术,可以有效的分离生物活性分子的构象异构体,产生新的尺寸维度信息。而基于质谱的离子光谱技术,可以结合质谱的灵敏度和光谱的特异性,产生特征性的指纹信息,为复杂团簇化学和痕量生物活性分子的快速精准分析带来了可能。
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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。
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介绍三维超高清漏磁无损检测在缺陷检测评估中的应用及其关键技术,介绍缺陷三维漏磁成像及基于深度学习网络的智能反演方法。
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航空发动机叶片是典型复杂曲面结构,为实现叶片的自动化超声检测,提出基于曲面点云数据重建的自动化检测轨迹规划方法,在此基础上实现7轴联动复杂曲面自动扫描成像。叶片点云采用线激光轮廓仪配合工件旋转轴自动扫描获取,数据拼接整理后采用数据拟合方法获得曲面轮廓方程,基于曲面上的曲线方程规划加减速扫描轨迹,进一步对各扫描轨迹点进行多轴运动分解,获得包括六轴机械手和工件旋转轴在内的各轴轨迹。实际检测实验表明,轨迹规划算法可以实现叶片自动扫描,获得清晰C扫描图像。
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针对H13,纯Cu,以及Inconel625三种粉体材料在高速激光沉积过程中存在的若干问题,如元素偏析严重,本课题组进行了大量系统性研究,并且给出了科学的解决方案。针对H13高速激光沉积涂层存在裂纹,以及元素偏析严重的问题,我们提出了采用激光重熔的作用方式来消除这两类问题;针对纯Cu高速激光沉积涂层存在Fe包铜的问题,我们提出了通过优化工艺参数来消除这一问题;针对Inconel625合金高速激光沉积涂层存在孔洞以及裂纹缺陷的问题以及块体存在应力较大,超过一定厚度易变形与开裂的问题,我们提出了采用优化工艺参数与块体试样时效处理的方式来解决这两类问题。以上研究为此三类合金工业化应用奠定了一点的理论基础。