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1.
为有效地对焊缝缺陷进行分类,从而判断焊接质量的等级,对传统卷积神经网络进行改进,提出一种多尺度压缩激励网络模型(SINet)。将4组两两串联的3×3卷积模块与Inception模块、压缩激励模块(SE block)相结合。通过多尺度压缩激励模块(SI module)将卷积层中的特征进行多尺度融合和特征重标定以提高分类准确率,并用全局平均池化层代替全连接层减少模型参数。此外考虑到焊接缺陷数量不平衡对准确率的影响,采用深度卷积对抗生成网络(DCGAN)进行数据集的平衡处理,并在该数据集上验证模型的有效性。与传统卷积神经网络相比,该模型具有良好的性能,在测试集上准确率达到96.77%,同时模型的参数个数也明显减少。结果表明该方法对焊缝缺陷图像能进行有效地分类。 相似文献
2.
研究了U71Mn钢轨气压焊焊接接头上各区域的组织与性能,并利用MMS-2A轮轨滚动磨损与接触疲劳试验机对焊接接头材料进行试验,分析了各区域的磨损与损伤特性. 结果表明:焊接接头组织为珠光体,但晶粒大小及渗碳体形态和大小存在差异. 焊缝中珠光体晶粒较小,渗碳体呈细小片层状及细小颗粒状,因此硬度高且塑性变形能力强. 在1×105和2×105循环次数时耐磨性优于母材,在3×105循环次数时,焊缝磨损量大于母材磨损量,且焊缝表面损伤较母材严重. 在焊缝两侧各有1个区域(软化区),组织为粒状珠光体和少量片层状珠光体,颗粒大小和片层厚度不均匀,硬度较小,磨损量较大,塑性变形层较厚,表面损伤最严重. 相似文献
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The paper presents a computational model for elastic waves in a structured weld adjacent to the free surface of an elastic solid. The main emphasis is on the interaction of waves with the micro-structure of the weld. Effects of localisation and channeling of waves are addressed. A model of a grain structure within the weld is also considered. 相似文献
7.
激光诱导击穿光谱(LIBS)是近十几年来快速发展的一种新的表面分析工具,由于具有分析速度快、灵敏度高等优点,故在材料科学领域引起广泛的关注。文中采用LIBS、扫描电子显微镜/能谱仪(SEM/EDS)和电子探针显微分析(EPMA)三种分析方法,对两类不同焊缝的熔合线区域进行线扫描分析,研究了Ni,Mn,C,Si等元素在熔合线区域含量的变化情况。结果表明,对于含量较高且焊缝和母材成分差别较大的Ni和Mn元素,三种方法获得了一致的分析结果,两试样焊缝内的Ni和Mn含量均高于母材,在熔合线区域明显体现出浓度梯度分布。三种方法根据Ni和Mn的浓度分布测得的熔合线区宽度值比较接近。对于含量较低且焊缝和母材成分差别较小的C和Si元素,采用SEM/EDS和EPMA时,焊缝与母材之间的成分差异没有分析出来;而采用LIBS时,两区域的成分差异则可以清晰的展现出来,在熔合区域能够清楚观察到浓度梯度分布曲线。LIBS的分析灵敏度明显高于SEM/EDS和EPMA,在分析低含量元素时更具优势。 相似文献
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