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摘要:
CNG复合材料气瓶长期处于交变载荷作用,易于发生疲劳损伤,形成内部缺陷,造成强度下降,影响使用安全.含内部缺陷的复合材料气瓶在宏观上无明显形变,表观上难以直接进行缺陷检测.在目前的气瓶检测项目中,缺乏快速有效的缠绕层内部缺陷检测手段,可能造成含有内部缺陷气瓶的漏检.本文针对CNG复合材料气瓶检测存在的关键问题,结合现有气瓶检测标准和工艺,提出了一种基于气瓶内部蒸汽冲洗过程表面热像的缺陷检测方案.该方案以气瓶冲洗过程的蒸汽为气瓶的内部热激励,基于红外热像仪采集的气瓶表面瞬态温度分布,利用人工神经网络实现气瓶缠绕层缺陷的定位和定量识别.实验研究表明,人工神经网络能够精确地进行气瓶缠绕层缺陷的定位和定量识别且识别效率较高,适于气瓶的在线检测.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 CNG气瓶缠绕层缺陷的红外定位和定量识别及实验研究
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 CNG 气瓶缺陷 无损检测 红外热像神经网络
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 无损检测
研究方向 页码范围 144-151
页数 8页 分类号 TN215
字数 3775字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁克勤 118 602 13.0 17.0
2 孔松涛 29 51 4.0 5.0
3 王堃 20 38 3.0 5.0
4 兰鹰 4 3 1.0 1.0
5 张润 3 3 1.0 1.0
传播情况
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CNG
气瓶缺陷
无损检测
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相关学者/机构
期刊影响力
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
总下载数(次)
13
总被引数(次)
30858
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