金属材料超声探伤缺陷智能识别方法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    59975085
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    14.0万
  • 负责人：
    吴淼
  • 依托单位：
    中国矿业大学（北京）
  • 学科分类：
    E0503.机械动力学
  • 结题年份：
    2002
  • 批准年份：
    1999
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2000-01-01 至2002-12-31

项目摘要

According to flaws that are difficult to accurately identification during ultrasonic testing, signal analysis and intelligence classification methods are mainly studied in this paper, due to the transient virtue of ultrasonic pulse echo, wavelet transform is used in this paper to extract the feature information of flaw signals and to suppress the noise in the signals. To realize flaws classified intelligently and automatically, artificial neural network is used to distinguish different flaws automatically. Based on the achievement, wavelet packet and fit dynamic envelope method have given to extract the feature of the flaw in this paper. In order to apply practice, we build a virtual instrument to aid identifying flaw type. The research result could assist to analyze ultrasonic flaw detection, thus perfect existing ultrasonic flaw detector tool and offer strongly means for flaw determined the nature and identified, improve the efficiency of ultrasonic inspection enormously.
目前超声探伤的主要趋势是智能化和自动化。本项研究的主要目标是研究超声探伤中缺陷的定性分类的智能化方法。采用小波分析及模式识别方法，从常规超声检测（A型脉冲反射式┑娜毕莼夭ㄐ藕胖刑崛》从橙毕菪灾实奶卣髦担ν纪牙肴宋鞴垡蛩兀凸劭蒲У囟匀毕萁惺侗鸸槔唷Ｎ迪种悄芑瞧鞯氖涤没⒉坊於ɑ。锏阶远⒏咝У厥侗鸶骼嗳毕莺吞岣呒觳饪煽啃约疤缴诵实哪康摹?.

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（3）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
超声检测缺陷分类小波分析与神经网络方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国矿业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴 淼;张海燕;孙 智;刘 旭
  • 通讯作者：
    刘 旭
电磁超声传感器机理的理论研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    无损检测
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱红秀;吴淼;刘卓然
  • 通讯作者：
    刘卓然
超声检测缺陷分类中信号处理方法的探讨
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    仪器仪表学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘 旭;夏金东;吴 淼;弓 乐
  • 通讯作者：
    弓 乐
金属材料超声探伤缺陷智能识别方法的初步研究（硕士学位论文）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    夏金东
  • 通讯作者：
    夏金东
钢管的电磁超声无损检测技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    煤炭科学技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱红秀;吴淼;范弘;刘卓然
  • 通讯作者：
    刘卓然

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其他文献

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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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    YANG Ze-sheng,LIU Mi,TAO Xian,HAO Xue-di,WU Miao(S
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  • 发表时间：
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  • 通讯作者：
    张钊锋
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    排孜丽耶·尤山塔依;严传波;木拉提·哈米提;姚娟;阿布都艾尼·库吐鲁克;吴淼
  • 通讯作者：
    吴淼

其他文献

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吴淼的其他基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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