1 安徽建筑大学机械与电气工程学院, 安徽 合肥 230601
2 安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警技术重点实验室, 安徽 合肥 230601
3 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230031
4 工程机械智能制造安徽省教育厅重点实验室, 安徽 合肥 230601
为克服红外热像法的不足,提出一种基于表面红外偏振热像特征的金属疲劳损伤评估方法。首先给出金属疲劳损伤评估偏振热成像的理论基础,然后通过实验说明疲劳损伤过程表面微观形貌的变化规律,再基于Tsalis熵进行目标图像分割并分析其特征,最后通过主成分分析进行特征选择并构建基于BP(back propagation)神经网络的非线性预测模型。结果表明,模型训练、验证、测试结果与实际实验测量值具有较好的相关性,Q235平板试件的拉-拉疲劳损伤预测平均误差小于20%。
测量 自发辐射 偏振成像 红外热像法 金属疲劳损伤 损伤评估 光学学报
2020, 40(14): 1412002
