玻璃纤维的检测不再是问题,人工神经网络技术终于来了

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视频介绍

玻璃纤维是一种由多种成分组成的复合材料,由于其良好的抗拉强度,广泛用于航空航天、汽车、能源和其他行业。无损检测是任何现代材料生产和运营不可或缺的部分,包括检测材料的强度、可靠性和其他特性,以及检测材料中的结构缺陷。但是玻璃纤维的半透明性,限制了这种无损检测方法的使用。 托木斯克理工大学无损检测和安全工程学院研究人员阿列克谢·莫斯科夫琴科表示,在不透明的物体中,光首先被材料的表面吸收并转化为热量,然后表面热量扩散到材料深处。而在半透明材料中,一部分光穿过材料被整个厚度吸收,从而导致材料内部受热不均匀代替了材料的表面受热现象。因此,建立在表面受热物理学基础之上的各种方法就无效了。 研究人员开发的人工神经网络技术检测半透明材料缺陷的新方法,其有效性取决于神经网络学习数据的数量和质量,对于特定的材料和设备,可以对网络学习进行训练,使测量精度超过其他方法。

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