X射线成像技术在飞机复合材料检测中的应用

复合材料以其高的比强度、比刚度及良好的抗疲劳性和耐腐蚀性在飞机制造中得到了广泛应用.复合材料构件在使用过程中往往由于应力或环境因素而产生开胶、分层、冲击损伤、渗水、蜂窝变形等缺陷.     

一种基于LabVIEW的航空电缆断路故障检测系统

利用LabVIEW软件开发平台设计和研制的一种航空电缆断路检测系统,可完成数据库查询、数据分析、结果显示和存储。利用工控机中的电缆资料数据库,再结合检测电路等相应的硬件,该系统即可自动给出断开电缆的连接关系。应用表明,该系统可快速检测出损伤电缆的连接关系,检测结果准确、可靠。     

相控阵超声检测技术在某型飞机撑杆焊缝检测中的试验研究

焊缝是飞机起落架承受交变应力和冲击力较多的部位,常常是疲劳裂纹的多发部位.根据起落架焊缝损伤特点,在比较多种检测方法的基础上,确定了相控阵超声检测方法,制作了与检测件完全一致的对比试块.经建模与试验,相控阵超声检测可以有效地检测焊缝疲劳裂纹,根据试验过程提出了在实践检测中需要解决的问题.     

某型直升机轮毂涡流检测探头主要参数的确定

为检测某型直升机轮毂裂纹,需要设计专用涡流探头。根据某型直升机轮毂形状及裂纹特点,认为涡流探头设计的关键在于线圈尺寸和匝数的选取,由理论分析和试验说明了确定线圈尺寸和匝数的方法,并设计了专用探头,通过实际应用证明效果良好。     

机翼主梁结构模拟件当量加速腐蚀关系研究

为了进行腐蚀条件下飞机结构的疲劳寿命与日历寿命评定,需对结构模拟件进行加速腐蚀试验,所用当量加速关系是否准确关系到结果的可靠性。通过对某机翼主梁结构模拟件进行加速腐蚀试验研究,提出了腐蚀影响系数法,并应用该方法计算了该结构模拟件在某加速谱下的当量加速关系。     

基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明:优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。