基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题，提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法，算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节，以充分利用模型中的低层特征，增加细节信息；改进模型的区域生成网络，加入多种滑动窗口，从而优化了模型锚点的长宽比设置，提高检测能力。实验表明，改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果，对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度，从而验证了算法的有效性。     

Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases

Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features, as well as its easy burying in the complex, non-stationary structural vibrations and strong background noises. In this paper, a method based on the flexible analytical wavelet transform (FAWT) possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings. During the route of the proposed method, the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm (GA) based on maximizing the spectral correlated kurtosis (SCK) which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode. Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode, the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands, and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio (SNR) is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum. The proposed method is tested via simulated signals, and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace, inner-race and roller defects. The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings.     

ZL205A合金舱体低压工艺设计及数值仿真应用

针对某ZL205A合金舱体铸件壁薄难充型、壁厚差异大、易产生裂纹等特点,设计了低压底注式浇注工艺。采用立筒缝隙式浇注系统分配充型过程中合金的流量,局部厚大部位放置成形冷铁加快该部位的冷却速度,以控制铸造缺陷的产生。利用ProCast数值仿真软件对工艺进行仿真计算,成功预测了缺陷的产生位置,对工艺方案进行优化,包括倒角过渡、改变型砂使用等,并在优化方案的基础上浇注了舱体铸件,铸件质量良好,没有缩松、缩孔、裂纹等缺陷,符合相关技术要求。     

复合固体推进剂细观损伤扫描电镜实验及数值模拟

对复合固体推进剂进行单向拉伸载荷条件下的原位扫描电镜观察实验,分析其受载条件下的细观损伤发生及扩展特性。基于原位电镜图片,运用数字图像处理技术提取推进剂细观形貌,建立了推进剂椭圆形颗粒填充模型,对受载条件下颗粒与基体之间的脱粘行为进行数值模拟。研究表明,数值分析结果能反映推进剂受载条件下的细观损伤发生及扩展特性。     

钛合金表面缺陷的激光熔覆修复研究

采用激光熔覆方法对钛合金试样表面缺陷进行修复,对修复结果进行反复测试,并与氩弧焊修复进行对比试验。试验结果表明,激光熔覆可实现对钛合金表面缺陷的有效修复,且各方面性能远高于氩弧焊修复。     

固体火箭发动机壳体/绝热层界面缺陷的声-超声检测

为了对固体火箭发动机钢壳体/绝热层界面缺陷进行有效检测,基于HSD4超声波发射/接收卡,构建了声-超声实验系统.对具有圆底孔和脱粘缺陷的钢壳体/绝热层试件进行了检测,检测信号分别采用了权振铃应力波因子方法和驻波共振模型进行分析.实验实现了对缺陷的有效检出,并可对圆底孔缺陷大小作定性评估和脱粘缺陷的定位.实验结果表明,声-超声实验系统对界面缺陷的检测是有效的.     

芳纶纸蜂窝外观缺陷分析

文摘对芳纶纸蜂窝的制备工艺流程进行了简单的介绍,结合其制备工艺,对蜂窝双层壁、嵌套孔格、S型孔格和人字形孔格等常见外观缺陷产生的原因进行了分析,并结合蜂窝制备过程提出了减少蜂窝缺陷的具体措施。建议研究人员评估芳纶纸蜂窝外观缺陷对其性能的影响,确定缺陷的可接受范围。     

叶片前缘仿形涡流检测仿真与试验设计

仿形涡流检测技术因其耦合性好可有效抑制检测过程晃动而特别适合对大曲率叶片前缘快速检测。针对涡轮叶片前缘仿形涡流检测建立前缘及仿形线圈有限元模型,运用有限元方法分析叶片前缘凹坑、长裂纹、边沿凹坑3种典型缺陷在内外两种激励、不同内径线圈、不同频率等模式下的检测信号特征。仿真结果表明：大曲率前缘实施仿形涡流检测,检测区域可有效覆盖整个前缘区域,检测频率越高,检测灵敏度越高。双线圈检测模式下,外激励内接收比内激励外接收灵敏高,当内检测线圈尺寸大于缺陷的尺度时,内接收线圈内径越小,其相对灵敏度越高。结合仿真结论,制作前缘缺陷试块,采用锁相放大及图形化编程技术,设计前缘仿形涡流检测系统,试验结果表明,仿形线圈可有效检出前缘典型缺陷,检测幅值相位输出结果与仿真结论相似。研究成果可用于指导大曲率叶片前缘的工程实践检测。     

搅拌摩擦焊接头隧道类缺陷等强补焊工艺

针对搅拌摩擦焊接头隧道类缺陷等强补焊的应用要求,开发了基于TIG焊熔补材料、搅拌摩擦焊增强组织性能的等强补焊工艺,对补焊后的接头进行了微观组织观察与力学性能分析,评价了补焊工艺对接头性能的影响.结果表明,对焊缝同一位置进行不大于三次的重复搅拌摩擦焊,接头力学性能不会明显下降;TIG熔补焊缝经再次搅拌摩擦焊后,其焊缝组织与搅拌摩擦焊焊缝组织特征相似,不会导致接头组织恶化.采用本文开发的等强补焊工艺对某型号火箭液氧贮箱纵缝的隧道缺陷进行了等强补焊,表明该方法有效可行.