【摘 要】
：
高温合金冶炼工艺复杂,制备工艺路线较长,铸造过程中会产生组织缺陷,组织缺陷可能会产生应力集中,成为合金破裂和腐蚀的隐患,威胁设备运行安全。传统的缺陷检测方法是人工使用扫描电镜进行检测,这种方法效率低、成本高。本文使用基于深度神经网络的目标检测、语义分割等技术,实现缺陷检测与分割的自动化、智能化。本文针对高温合金组织缺陷存在目标小、与背景像素区分度低的实际问题,对RetinaNet和UNet缺陷检测
论文部分内容阅读
高温合金冶炼工艺复杂,制备工艺路线较长,铸造过程中会产生组织缺陷,组织缺陷可能会产生应力集中,成为合金破裂和腐蚀的隐患,威胁设备运行安全。传统的缺陷检测方法是人工使用扫描电镜进行检测,这种方法效率低、成本高。本文使用基于深度神经网络的目标检测、语义分割等技术,实现缺陷检测与分割的自动化、智能化。本文针对高温合金组织缺陷存在目标小、与背景像素区分度低的实际问题,对RetinaNet和UNet缺陷检测算法进行优化和实验验证,并利用优化后的算法对GH4169合金锻件组织缺陷进行检测和形貌标记,统计分析组织缺陷分布规律和残余应力大小分布,探索了组织缺陷对残余应力的影响规律。具体研究内容如下:（1）针对传统缺陷检测算法对小缺陷检测不敏感的问题,提出了一种CA-RetinaNet网络模型。该方法在特征提取网络中使用CA-Resnet结构,引入轻型注意力机制对感兴趣目标进行特征权重增强;重新构建了RetinaNet网络中的特征金字塔网络的底层结构,获取更大的特征图检测小缺陷。通过在GH4169合金组织缺陷数据集上实验表明,相比较于原始RetinaNet网络,CA-RetinaNet网络提高了对小缺陷的检测精度,整体上取得了较高的检测准确率。（2）针对传统分割算法对于合金组织缺陷分割不连续,易被伪缺陷干扰的问题,提出一种结合迁移学习和通道注意力的ECA-UNet网络结构。该算法使用在ImageNet预训练好的VGG16网络作为下采样网络,降低模型对于训练集的依赖,减少训练成本;引用DenseNet网络的思想和通道注意力模块改进跳跃连接结构,提高了特征信息的利用率。通过在GH4169合金组织缺陷数据集上实验表明,相比于原始UNet网络,ECAUNet取得了较好的分割效果。（3）利用CA-RetinaNet模型和ECA-UNet模型检测GH4169合金锻件组织缺陷,统计分析模拟组织缺陷的变化规律,构建组织缺陷分布模拟图;采用钻孔法测量GH4169棒料截面残余应力,通过有限元分析技术标定应变释放系数。实验结果表明,靠近中心部小缺陷分布密集,靠近边缘部大缺陷分布稀疏,但在靠近最外层大缺陷分布也很密集;残余应力沿径向先增大后减小,残余应力在盘面上呈现“外压内拉”的趋势,在靠近圆盘边缘附近压应力有较大增长;残余应力大小与组织缺陷密集程度相吻合。
其他文献
如何生成拓扑结构更加复杂的多涡卷混沌吸引子并将其应用于加密通信等领域,一直受到人们的广泛关注。研究表明,相比于耗散混沌,保守混沌具有更好的遍历性,更加适用于加密领域。近年来,一些神经元模型和电路模型也被发现具有多涡卷混沌特性,值得深入研究。由于忆阻器具有突触可塑性等特性,其可以描述神经元受到的电磁辐射,也可以作为神经网络突触权重,帮助人们更好地理解神经元动力学特性。并且,利用具有自然非线性的忆阻器
超级电容器作为新型电化学储能器件,具有高功率密度、长循环寿命等优点,但较低的能量密度限制了其应用。然而,提升超级电容器的能量密度需要牺牲功率密度,两者不可兼得,在不影响功率密度的前提下,提升能量密度具有重要意义。碳纳米洋葱（CNOs）是一种准零维碳纳米材料,其结构为多层同心球形石墨结构,由于其高度正曲率结构有利于离子的快速吸附/脱附,在高速率充放电下仍具有较高的倍率性能。但是,目前合成的碳纳米洋葱
随着化石能源引发的能源危机和环境污染的加剧,发展清洁能源变得尤为重要。氢能作为绿色能源,被认为是化石能源最有前景的替代能源之一。国内外众多学者对电催化产氢催化剂进行了大量的研究。迄今为止,已经开发出了多种不同的催化体系。其中,以贵金属基催化剂的研究最为系统和成熟。虽然贵金属基催化剂表现出很高的活性,但是贵金属的稀有性和昂贵的价格极大制约了其商业化应用,从而无法满足实际需求。与贵金属催化剂相比,非贵
在工业数字化、智能化不断深入普及的今天,指针式仪表因其结构简单、性能可靠、价格低廉等多方面的优点,仍然是监视变电站运行状态的重要工具。目前,指针式仪表大多由人工抄表,受主观因素的影响,随着单次巡检时间的增加,人工抄表的精度和效率都会不同程度的降低,给变电站的安全运行带来隐患,因此,采用深度学习算法,研究指针式仪表读数自动识别技术,具有十分重要的现实意义。针对现有指针式仪表读数识别技术受现场环境影响
随着社会的发展、技术的进步,互联网和移动互联网越来越深入我们的生活。然而网络中的信息良莠不齐,有害信息逐渐引起了管理者的重视。从2013年以来,逐渐加大了有害信息的排查工作,从而使得各网络运营商、服务商、内容提供商对不良信息检测工作产生了刚性需求,这就使得互联网信息检测企业项目数量激增,使相关企业总是处于多项目并行的状况下,引发了一系列的问题。本文以JH公司不良信息检测项目为例,阐述了JH公司在应
车联网提供和延迟敏感相关的服务,但与路边单元的高延迟通信会使服务失败且费用高昂,移动边缘计算将云计算平台从核心网络迁移到移动网络的边缘,车辆可以在本地访问大量计算资源。为了满足车载自组织网络中的通信要求,经典的GPSR（Greedy Perimeter Stateless Routing）方法得到了广泛应用。为了解决GPSR的邻居节点位置获取滞后、路由判据单一等问题,本文提出了一种新的基于模糊逻辑
碳化硅（SiC）作为重要的第三代半导体材料,具有热导率高、功率大、耐高温、抗辐射等优异的性能,主要应用于智能电网、电动汽车、高速列车、先进雷达等领域,是各个国家优先发展的重要材料。新型的液相法碳化硅单晶制备技术,能克服传统气相法（PVT法）制备的碳化硅衬底位错密度高的缺点,获得更高质量SiC单晶衬底,而使用低缺陷密度的碳化硅衬底材料是有效提高器件工作电压,大幅减小器件开关损耗,并提高工作频率的根本
体能训练作为提升部队战斗力的重要手段之一,动作的规范性直接影响训练效果。为了保证有效的体能训练,需要对训练动作进行评估和指导。目前士兵体能训练评估大多利用人工评估的方法,成本高,效率低、易受主观因素影响。因此本文将人体骨骼关键点检测技术应用到士兵体能训练评估中,通过摄像机采集士兵体能训练动作视频,采用骨骼关键点检测技术获取人体骨骼关键点信息,然后利用视频动作检测模型融合人体骨骼关键点检测信息,对采
2219铝合金环件主要用于航空航天部件的连接,因受到高温、高压环境复合作用,对环件性能要求很高。径、轴向轧制（简称环轧）是生产高性能大型铝合金无缝环件的重要工艺方法,过程涉及热-力耦合、多轧辊协调运动、环件组织演变等诸多非线性问题,成形过程中容易出现晶粒尺寸不均匀、粗晶等问题。而动态再结晶是环件成形过程中细化晶粒的重要手段,本文围绕2219铝合金环轧过程中的动态再结晶行为进行了如下研究:1.通过热
近年来,信息技术的应用和创新为信息系统的持续发展提供了广阔的进步空间,全面而深入地应用各类信息系统已是当代企业优化管理和转型升级的必经之路。它可以为企业提供准确而有效的信息,加快信息的传递速度,可以衡量企业的各种经营效果。企业通过分析信息系统内的历史数据,来辅助其做出正确而全面的决策,来监督、控制、指导企业的各项活动,尽而实现企业各层次的目标。出于战略原因,多数企业在内部操作中通过应用大型的综合管