[发明专利]一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法在审

专利信息
申请号: 201811035033.4 申请日: 2018-09-06
公开(公告)号: CN109444255A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 尹丽媛;吴建德;叶波;王晓东 申请(专利权)人: 昆明理工大学
主分类号: G01N27/90 分类号: G01N27/90
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 650093 云*** 国省代码: 云南;53
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摘要: 发明公开了一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,本发明首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描,获得其阻抗信息,并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像,采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值,并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器,然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类中,对阻抗变化图像进行判断,从而对碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断,本发明解决了碳纤维增强复合材料出现缺陷而造成的经济损失的问题,本发明方法基于现有多频率电磁传感器,不需要设计涡流检测设备和系统,易于现场实现,采用SVM分类器能较准确地自动识别试件缺陷,提高了缺陷识别的效率。
搜索关键词: 碳纤维增强复合材料 增强复合材料 种碳纤维 图像 诊断 试件 涡流检测设备 涡流检测装置 电磁传感器 训练分类器 支持向量机 采集图像 经济损失 平面阻抗 缺陷识别 上下表面 信号轨迹 自动识别 阻抗变化 阻抗信息 多频率 复平面 多频 扫描 分类
【主权项】:
1.一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法,其特征在于,首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描,获得其阻抗信息,并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像,采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值,并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器,然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类器中,对阻抗变化图像进行判断,从而实现碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断。
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