摘要
本申请公开了一种构件孔隙率的无损预测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括:将待检测的目标构件放置在检测平台中进行频率检测,得到频率检测结果,其中,检测平台的两侧放置有:激光激励探头、三维激光测振仪;确定频率检测结果中的最高频率信号;通过激光激励探头确定最高频率信号对应的超声波信号,并通过三维激光测振仪接收超声波信号;对超声波信号进行处理,得到非线性零频波信号,基于非线性零频波信号确定目标深度学习网络模型,并通过目标深度学习网络模型对目标构件的孔隙率进行预测,通过本申请,解决了相关技术中对增材制造构件孔隙率的检测精准度较低的问题。
技术关键词
深度学习网络模型
三维激光测振仪
无损预测方法
超声波
卷积神经网络模块
检测平台
非线性
信号
门控循环单元
频率
探头
电子设备
关系
预测装置
程序
可读存储介质
显示装置
存储器
处理器
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