【摘 要】
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为提高再制造损伤评估的精度和效率,提出了一种基于磁记忆和表面纹理特征融合的构件损伤评估方法。通过磁记忆特征和表面纹理特征建模,提取磁信号及其梯度的样本熵参数以及表
【机 构】
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安徽建筑大学机械与电气工程学院,合肥工业大学工业培训中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505119);安徽省自然科学基金资助项目(1508085QE91,1708085ME130);安徽省教育厅高校自然科学研究重大项目(KJ2017ZD42)
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为提高再制造损伤评估的精度和效率,提出了一种基于磁记忆和表面纹理特征融合的构件损伤评估方法。通过磁记忆特征和表面纹理特征建模,提取磁信号及其梯度的样本熵参数以及表面纹理的能量、熵、反差和相关参数,分析了各特征参数的损伤时序变化规律。分别从数据层和指标层建立特征融合模型。在数据层将磁特征和表面纹理特征参数作为非线性映射的输入,得到其与损伤之间的映射关系。指标层采用D-S证据理论方法,进行磁和表面纹理特征量之间的信息融合,将各损伤状态作为识别框架,通过Bayes近似,得到融合后的各证据信度函数值,并依据函数值
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