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江苏省304不锈钢管检测项目, 近几年,随着深度学习特征识别的多方应用,卷积神经网络convolutionalneuralnetworks,CNN)结构解决了传统神经网络多层次的局部X以及梯度弥散等缺点,能够对焊缝在复杂背景下的缺陷特征进行X识别,具有较强的判别能力和泛化能力[,],而成为深度学习的主流网络结构之一[~]。本文针对X射线焊缝缺陷的特点,在Alex的CUDACONVNET经典深层CNN基础上进行了结构改进和X化,利用改进网络的多层学习能力,X提高了焊缝缺陷分类识别的准确度。zjdrzjyhzrj。
研究采用的X声波扫描显微镜的探头频率为MHz,分辨率为m,检测系统结构如图所示,其扫描轴重复精度为m,步进轴和聚焦轴的分辨率为m,脉冲收发器带宽~MHz,数据采集卡频率Gsample/s。检测时,将点焊试件平放于水槽中,调节运动控制单元使探头位于试件正上方,通过调节探头聚焦直至获得清晰的C扫描图像,如图所示。
江苏省304不锈钢管检测项目, 后一层全连接层元素的激活函数Softmax为式中i=,为分类类别。网络设计CNN的结构可以概括为式中*为可重复;M,N为可重复的次数;POOL?为可选择的层。改进结构后的深层CNN如图所示。在深层CNN中,卷积池化和全连接层的参数设置如表所引言在对锅炉焊管工件进行焊缝缺陷识别的X射线实时检测系统中,焊缝缺陷特征的提取是焊管质量检测的重要内容,在提取锅炉焊管缺陷特征时,提取的特征要尽量反映各类缺陷本原的特征[]。
因此需要分析不锈钢车顶的各种焊接接头的应力,掌握接头残余应力分布。本研究分析不锈钢地铁车顶结构的四种典型的焊接接头形式,利用大型有限元分析软件ABAQUS对四种典型接头焊接过程中和焊后的温度及应力进行求解,模拟研究不锈钢地铁车顶典型焊接接头度场和应力场的影响。的温度场应力场的演化行为以及残余应力的分布规律,并进行相应的焊接试验。试验试验设备为EWM型MAG焊机。焊接试样为某型号不锈钢地铁车顶四种类型的典型焊接接头,依次为对接搭接T型和卷边焊四种,如图所示。
江苏省304不锈钢管检测项目, 试样制备与试验方法试验材料试验用母材为H钢,板厚mm;焊条为EH,mm。焊接及试验设备试验采用松下YDSS型直流电焊机,FLUKE钳形电流电压表,以及德国产FMP型磁性铁素体仪,按照AWSA进行标定。试板制备X先对试验用母材和焊材进行力学性能及化学成分分析,结果见表~[]。再对焊材进行铁素体含量测试,然后在试板上堆焊宽mm长mm的焊缝金属共层。焊后进行了%射线探伤合格,并按要求制备试块,在进行力学试验时,虽然拉伸试验结果较为成分/%力学性能SwCr)wNi)wMo)wCu)抗拉强度b/MPa伸长率/%成分及力学性能焊道/焊层焊接方法填充材料牌号,直径焊接电流I/A,极性电弧电压U/V焊速v/cmmin///觹SMAWSMAW觹A,A,觹,DC,DC觹觹觹表HP试件的焊接工艺参数备注:觹为背面清根后。
文献[]的研究表明,随着Tb升高,剪切强度先增大后降低。本文对不锈钢板翅结构进行真空钎焊试验,讨论Tb对不锈钢板翅结构强度和微观组织的影响,为不锈钢板翅结构真空钎焊提供参考。不锈钢板翅结构真空钎焊试验试验材料以及零部件准备试验的主要目的是讨论Tb对板翅结构强度和接头微观组织的影响。通常,材料强度主要通过单轴拉伸试验获得。由于板翅结构较为复杂,翅片和隔板的厚度较薄,其结构没有单轴拉伸试验所需夹持部分。
这种评片方法比较简单易行,但这种方法也存在一些问题:劳动强度大主观性强一致性差并且易出错。例如,由于人眼对底片局部黑度差的灵敏度与光亮探伤人员视力和视疲劳程度精神状况等密切相关,这就会由于光亮视力差别和探伤人员精神状况等因素而导致误判漏判,这些因素制约着射线检测技术可靠性和效率的提高,尤其是对要求比较高的船舶航天器高压容器危险构件等重要的大型焊接结构的影响更加突显。所以工业界对X射线底片的计算机辅助评定技术需求日益迫切。
停炉缺陷时又发现一根同样断裂的管子,只是尚未完全断裂见图)。在随后的扩大检查中,采用X声波和着色双重检测,发现高温过热器约根类似断裂焊口,高温过热器出口T/SuperHSB异种钢接头出现的约根断裂焊口。断裂位置均为马氏体钢侧,熔合线外热影响区~mm处,从断裂形式看为明显脆断,且断口剖面晶粒粗大。异种钢焊接TPHFG+T以及SuperHSB+T等异种钢焊接接头采用镍基焊丝ERNiCr的焊接工艺已经相当成熟。
