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GH536高温合金帽罩翻边成形应力应变数值分析
1
作者
蔡晋
杨明
+2 位作者
李炆芮
杨踊
石晓东
《沈阳航空航天大学学报》
2022年第2期39-45,共7页
针对GH536高温合金燃烧室帽罩翻边成形难度大、应力应变分布难以控制等问题,进行翻边成形仿真研究。根据凸模进给速度及摩擦因素的不同,建立3组翻边成形有限元模型,探究凸模进给速度及摩擦因素对GH536高温合金帽罩翻边成形应力及塑性应...
针对GH536高温合金燃烧室帽罩翻边成形难度大、应力应变分布难以控制等问题,进行翻边成形仿真研究。根据凸模进给速度及摩擦因素的不同,建立3组翻边成形有限元模型,探究凸模进给速度及摩擦因素对GH536高温合金帽罩翻边成形应力及塑性应变分布的影响。结果显示,凸模进给速度过高,环形凸起与翻边异形孔连接区域产生较高的应力场均值,帽罩环形凸起区域在异形孔相接区域产生较大的扩孔变形,异形孔间塑性应变较高,变形程度较高,异形孔翻边成形不明显。接触摩擦系数的提高,使异形孔区域周边产生较高的切应力,导致异形孔前缘处于过高的应力状态,引发局部区域产生褶皱等变形;降低凸模进给速度及摩擦系数可以使应力及应变分布呈下降趋势,变形不均情况减少,翻边成形质量提高。
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关键词
翻边成形
高温镍基合金
应力
塑性应变
有限元
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职称材料
基于VGG-16卷积神经网络的叶片表面完整性图像识别
被引量:
2
2
作者
姚启
蔡晋
+2 位作者
邱纪元
李炆芮
曲敬龙
《航空精密制造技术》
2021年第5期4-8,共5页
为了精确识别航空发动机叶片损伤,提出一种基于VGG-16卷积神经网络的航空发动机叶片表面完整性图像识别方法,针对叶片表面加工的缺陷类型(划痕、磕碰、波纹度),采用离线增强的方式进行数据增强,对航空发动机叶片表面无缺陷及缺陷图像进...
为了精确识别航空发动机叶片损伤,提出一种基于VGG-16卷积神经网络的航空发动机叶片表面完整性图像识别方法,针对叶片表面加工的缺陷类型(划痕、磕碰、波纹度),采用离线增强的方式进行数据增强,对航空发动机叶片表面无缺陷及缺陷图像进行翻转、平移、对比度增强、加入高斯噪声处理。结果表明,VGG-16模型对叶片表面图像二分类准确率达到93.75%,实现了叶片表面不同形貌特征的自动分类,使模型能够自动学习并识别叶片缺陷相关图像特征,可以合理的扩充数据集,解决数据不均衡问题,提高了叶片无损检测精度及泛化性能。
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关键词
叶片表面完整性
卷积神经网络
VGG-16
图像分类
原文传递
题名
GH536高温合金帽罩翻边成形应力应变数值分析
1
作者
蔡晋
杨明
李炆芮
杨踊
石晓东
机构
沈阳航空航天大学航空宇航学院
中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司钣焊加工厂
出处
《沈阳航空航天大学学报》
2022年第2期39-45,共7页
基金
中国航发产学研合作项目(项目编号:HFZL2019CXY024-1)。
文摘
针对GH536高温合金燃烧室帽罩翻边成形难度大、应力应变分布难以控制等问题,进行翻边成形仿真研究。根据凸模进给速度及摩擦因素的不同,建立3组翻边成形有限元模型,探究凸模进给速度及摩擦因素对GH536高温合金帽罩翻边成形应力及塑性应变分布的影响。结果显示,凸模进给速度过高,环形凸起与翻边异形孔连接区域产生较高的应力场均值,帽罩环形凸起区域在异形孔相接区域产生较大的扩孔变形,异形孔间塑性应变较高,变形程度较高,异形孔翻边成形不明显。接触摩擦系数的提高,使异形孔区域周边产生较高的切应力,导致异形孔前缘处于过高的应力状态,引发局部区域产生褶皱等变形;降低凸模进给速度及摩擦系数可以使应力及应变分布呈下降趋势,变形不均情况减少,翻边成形质量提高。
关键词
翻边成形
高温镍基合金
应力
塑性应变
有限元
Keywords
flanging forming
nickel-based superalloy
stress
plastic strain
finite element
分类号
V261 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
基于VGG-16卷积神经网络的叶片表面完整性图像识别
被引量:
2
2
作者
姚启
蔡晋
邱纪元
李炆芮
曲敬龙
机构
沈阳航空航天大学航空宇航学院
钢铁研究总院
出处
《航空精密制造技术》
2021年第5期4-8,共5页
基金
中国航发产学研基金项目(HFZL2019CXY024-1)
国家自然科学基金项目(51874103)
2020年大学生创新创业计划训练项目(202010143023)。
文摘
为了精确识别航空发动机叶片损伤,提出一种基于VGG-16卷积神经网络的航空发动机叶片表面完整性图像识别方法,针对叶片表面加工的缺陷类型(划痕、磕碰、波纹度),采用离线增强的方式进行数据增强,对航空发动机叶片表面无缺陷及缺陷图像进行翻转、平移、对比度增强、加入高斯噪声处理。结果表明,VGG-16模型对叶片表面图像二分类准确率达到93.75%,实现了叶片表面不同形貌特征的自动分类,使模型能够自动学习并识别叶片缺陷相关图像特征,可以合理的扩充数据集,解决数据不均衡问题,提高了叶片无损检测精度及泛化性能。
关键词
叶片表面完整性
卷积神经网络
VGG-16
图像分类
Keywords
surface integrity
convolutional neual network
VGG-16
classify images
分类号
V263.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GH536高温合金帽罩翻边成形应力应变数值分析
蔡晋
杨明
李炆芮
杨踊
石晓东
《沈阳航空航天大学学报》
2022
0
在线阅读
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职称材料
2
基于VGG-16卷积神经网络的叶片表面完整性图像识别
姚启
蔡晋
邱纪元
李炆芮
曲敬龙
《航空精密制造技术》
2021
2
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