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基于改进迁移学习的CFRP缺陷涡流检测与识别

目录

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2.1涡流检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2.2CFRP材料特性及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2.3迁移学习在无损检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

二、理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1CFRP复合材料简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.1成分和制造工艺．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2物理性质与力学性能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2涡流检测原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.1涡流效应基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2.2检测系统组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2.3缺陷信号特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3迁移学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3.1基本概念与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3.2改进迁移学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

三、实验设计与数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1实验平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1样品制备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2缺陷模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2.3数据收集流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.3数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

四、改进迁移学习模型开发．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.1现有模型评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.2新模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.3模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.3.1参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.3.2超参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.4模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

五、结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.1模型性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

5.2不同条件下缺陷识别效果比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.3迁移学习对检测性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.4存在的问题及改进建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．