Page 130 - 无损检测2022年第十一期

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基线模型进行验证，试验结果表明该基线建模方 波技术应用于深海环境管道局部损伤检测的可行
法具有较强的鲁棒性和较高的预测精度。为了充 性 [ 见图 11(b)]。
分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高
发动机状态辨识的准确率，提出一种基于全航段
快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的
发动机状态辨识方法。该方法首先将每次飞行循
环的全航段 QAR 数据变换为一个红绿蓝（RGB）
多通道样本实现全航段数据图像化处理，然后根
据发动机维修记录中的水洗时间，将发动机划分
为不同的衰退状态，采用卷积神经网络对不同衰
退状态进行分类和辨识，其应用示例如图10 所示。
结果表明，基于全航段 QAR 数据的衰退状态辨 图 10 基于全航段 QAR 数据和卷积神经网络的
识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确 发动机状态识别
度提升超过 13%，辨识准确率达 98%。

(a)3.35 m 直径复合材料贮箱

(b) 我国首套深海采矿混输智能化装备 500 m 海试
图 11 工程应用案例

4 结语
2021 年厦门大学飞行器健康管理技术研究
图 9 基于 Lamb 波和变结构混合 RBF 的裂纹扩展定量
团队围绕国家重大装备轻质高效设计和安全高效
化监测技术应用示例
运维的需求，在先进传感技术、无损检测、健康
3.4 工程应用案例 监测等领域开展了深入研究，取得了丰硕的成果，
团队所研发的光纤传感和温度补偿技术成功 以期为发展国家先进无损检测技术贡献力量。
应用于我国 3.35 m 直径无内衬复合材料贮箱原
理样机的低温静力试验中，获取了复合材料贮箱
低温环境加载和爆破试验的关键载荷数据 [ 见图
11(a)]。团队所研发的耐 30 MPa 高压的压电传
感器封装方法成功应用于国家重点研发计划“深
海矿产混输智能装备系统研发”项目所研制的我 厦门大学 航空航天学院
国首套深海采矿智能化装备 500 m 海试中（入选 曾志伟，王奕首， 李卫彬，孙 虎，卿新林 供稿
2021 年中国十大海洋科技进展），验证了超声导 2022 年 4 月

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