基于磁记忆和表面纹理特征融合的再制造毛坯疲劳损伤评估

• 作者: 刘涛 朱达荣 汪方斌 雷经发 鲍宏
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 再制造 疲劳损伤评估 磁记忆 表面纹理 特征融合
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 可持续制造
• 页码范围: 1615-1621
• 页数: 7页
• 分类号: TH122
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004?132X.2018.13.016

摘要

为提高再制造损伤评估的精度和效率,提出了一种基于磁记忆和表面纹理特征融合的构件损伤评估方法.通过磁记忆特征和表面纹理特征建模,提取磁信号及其梯度的样本熵参数以及表面纹理的能量、熵、反差和相关参数,分析了各特征参数的损伤时序变化规律.分别从数据层和指标层建立特征融合模型.在数据层将磁特征和表面纹理特征参数作为非线性映射的输入,得到其与损伤之间的映射关系.指标层采用D?S证据理论方法,进行磁和表面纹理特征量之间的信息融合,将各损伤状态作为识别框架,通过Bayes近似,得到融合后的各证据信度函数值,并依据函数值进行损伤状态评估.最后选取疲劳试样进行了该方法的验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷经发	安徽建筑大学机械与电气工程学院	53	137	6.0	10.0
2	朱达荣	安徽建筑大学机械与电气工程学院	32	145	7.0	11.0
3	鲍宏	合肥工业大学工业培训中心	22	255	8.0	15.0
4	刘涛	安徽建筑大学机械与电气工程学院	27	15	2.0	3.0
5	汪方斌	安徽建筑大学机械与电气工程学院	23	72	5.0	8.0