基于标准固体火箭发动机CT结构图像配比的缺陷自动提取方法

针对固体火箭发动机CT检测图像因存在算法上的伪影和噪声影响缺陷识别这一问题,提出基于标准固体火箭发动机CT结构图像配比的缺陷自动提取方法。通过缺陷对CT成像影响的理论分析和固体火箭发动机缺陷配比自动提取的仿真和实验验证,得出该方法中配比图像分割最佳阈值为30,以此阈值能有效、准确地提取固体火箭发动机CT图像缺陷。     

激光选区熔化制备钛合金点阵材料无损表征

通过激光选区熔化制备BCC和DOD结构的钛合金金属点阵,使用Micro–CT对两种结构的钛合金点阵材料进行扫描和三维重建。Micro–CT图像清晰地显示金属点阵内部结构,BCC和DOD单胞整齐地以周期性进行排列,且内部存在少量圆形、椭圆形缺陷。通过将实际样品三维数据与CATIA数模进行比对,发现钛合金点阵在制备过程中出现一定程度翘曲。此外使用共聚焦显微镜并基于Micro–CT图像对BCC和DOD两种金属点阵进行表面粗糙度测定。结果表明,Micro–CT在钛合金点阵材料内部结构、缺陷、制备误差、粗糙度测试等表征方面具有显著的应用价值。     

抗磁质薄片小拉力试样加工新工艺

本文论述了用胶接法在普通电磁磨床上磨削加工抗磁质零部件薄片小拉力试样的新工艺解决了航空发动机叶片等抗磁质薄片试样加工的难题。     

用CT值推导人体组织属性参数的方法及改进

蒙特卡罗方法是计算精度最高的人体组织剂量计算方法。常见的蒙特卡罗模拟程序,如M CNP,EG S4等都自带了各种介质的截面数据,而剂量计算的一个重要步骤就是得到人体组织的属性参数——质量密度和化学组成。本文主要介绍了两种根据医学影像CT值推导人体组织属性参数的方法——区间法和两分法,并经过分析比较认为两分法比区间法具有更高的精确度和可行性。同时,针对两分法存在的不足和缺陷,本文将CT值全范围划分为七段,根据两分法的假设条件假设每一段均由两种不同的人体组织混合而成。在每一段CT值范围内,人体组织的质量密度和化学组成通过对两种假定物质参数的拟合得到。结果说明该方法所得到的人体组织属性参数完全可以满足蒙特卡罗人体组织剂量计算的要求。     

DD6单晶高温合金模拟薄壁试样超高频振动疲劳

以具有空心气冷结构涡轮叶片用第二代镍基单晶高温合金DD6为研究对象，研究试样厚度对其超高周疲劳性能的影响。基于有限元方法结合实测设计了工作段厚度为0.5 mm的超高频振动疲劳薄壁试样，实测一弯共振频率达到1425 Hz左右，采用电磁振动台开展超高周疲劳实验，获取最高至10⁹周次的疲劳S-N曲线，并开展与标准旋转弯曲疲劳、标准振动疲劳实验数据的对比分析。结果表明：DD6单晶高温合金的疲劳强度在10⁷～10⁹周次范围内下降约25%，薄壁试样高周疲劳强度和同材料标准旋弯疲劳强度基本一致，略低于标准振动疲劳强度；薄壁试样的裂纹在危险截面的表面萌生，呈线源特征，疲劳扩展区存在两个扩展平面，呈现类解理特征。     

激光选区熔化成型316L不锈钢工艺参数研究

针对激光选区熔化成型316L不锈钢工艺参数选择问题,采用单因素条件变量分析法,在激光选区熔化过程中,分析了激光功率、扫描速度对316L不锈钢成型零件表面粗糙度、致密度、硬度和尺寸偏差的影响规律。结果表明:当激光功率降低或者扫描速度提高时,内部能量密度减小,粉末熔化量减少,试样表面球化效应增强,孔隙缺陷增多,试样致密度减小、硬度降低;当激光功率提高或者扫描速度降低时,内部能量密度增大,粉末被过度烧蚀,产生较大的尺寸偏差,所形成熔道易塌陷,导致层间结合较差,试样性能降低。当激光功率为300 W、扫描速度为1000 mm/s时,能量密度适中,形成了较好的冶金结合,抗拉强度可达753 MPa,上表面硬度HRB能达到97.22。该项研究为316L不锈钢激光选区熔化工艺参数的合理选择提供了参考。     

基于μCT图像的PVC泡沫微观试样几何模型生成算法

在泡沫微观结构的数值模拟中，泡沫空腔的几何特征和排列状态对计算效率及计算结果有着重要的影响，基于前进面搜索几何构造算法和Laguerre划分算法，提出了一种新的PVC泡沫微观试样几何模型生成算法。从μCT扫描图像重构泡沫的真实几何模型，测量泡沫空腔的几何特征及体积分布规律，将测量得到的泡沫空腔体积转化为球体，并通过前进面搜索几何构造算法投入空间，通过Laguerre划分算法将空间球体进行区域划分，赋予壁厚参数，构建出闭孔PVC泡沫的微观几何模型。所建立的模型在微观几何特征上与实际材料符合较好。      

复合材料热结构孔隙缺陷表征与分形维数评价

受制备工艺约束，复合材料热结构内部的基体会存在不可忽视的细观孔隙缺陷。本文基于航天材料及工艺研究所制备的热结构CT图像开发了一种能够识别基体细观缺陷的机器学习模型，通过将注意力机制模块与深度学习框架进行结合，利用注意力机制模块能够关注特定预期分割目标区域的特点，实现对热结构CT图像进行图像分割，试验证实本方法能够识别局部细观孔隙等缺陷，提升图像分割的精度。为了定量分析缺陷的几何形貌，本文提出采用分形维数对其进行表征，最后重点研究热结构制造缺陷的形貌定量分布规律。     

固体发动机实际成型药柱燃面退移快速算法

针对固体发动机电子计算机断层扫描(CT)图像数据具有伪影噪声的问题，和实际成型药柱燃面粗糙度大、退移计算难度大的问题，提出一种CT数据的快速最小距离函数(CTFMDF)法。固体火箭发动机CT图像中存在伪影噪声，采用非均值滤波(NLM)算法对CT图像进行去噪处理，采用Scharr算子对去伪影后的图像进行Canny边缘检测，提取装药燃面。最大类间方差(OTSU)算法将装药分离，并建立三维装药体数据模型，对燃面数据建立多个并行K-d树，快速检索出装药到燃面的最小距离。实验结果证明：对于不同的装药结构，可以完成任意燃去厚度时的燃面位置，且CT-FMDF法运行时间更短。基于CT实测数据，对于带有初始燃面缺陷的装药，可计算出燃烧时缺陷对燃面的影响。     

一种基于伪影估计的低剂量CT图像降噪方法

低剂量CT(LDCT)包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影，这2种信息的幅度值分布规律相似。因此，LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。为此，应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型，设计了一种基于伪影估计的LDCT降噪网络。所提网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络2部分。为充分利用不同尺度特征之间的差异性，提高特征提取有效性，在编解码U-Net结构基础上增加了一个稠密特征增强模块；为提高降噪网络对噪声伪影方向特征的敏感度，设计了一个方向敏感注意力子网络；为保障网络训练稳定性，设计了多种损失函数来共同优化网络训练过程。实验结果表明：与目前主流的LDCT降噪方法相比，所提方法降噪结果的视觉效果与量化指标均表现最佳。