摘要
本发明公开了基于自适应优化机制的热障涂层多维度太赫兹无损检测方法及系统,包括:通过构建矩阵式样品库,制备不同厚度、孔隙率和均匀度的热障涂层样品;获取热障涂层的几何尺寸稳定性、微观结构完整性及材料组织均匀性三个维度的太赫兹检测数据;建立基于表面粗糙度的多参数校正模型,采用多模态集成算法对检测数据进行特征提取和融合分析及误差补偿;通过深度学习算法建立自适应优化模型,结合反馈修正机制,实现检测系统的持续迭代优化;应用于发动机叶片热障涂层,对实际叶片涂层进行检测,收集检测数据进行系统优化,更新系统参数和模型,提升系统适用性和鲁棒性。本发明可广泛应用于航空发动机叶片热障涂层等涂层结构的无损检测领域。
技术关键词
热障涂层
无损检测方法
粗糙度
特征参数提取
更新系统
机制
深度学习算法
多层卷积神经网络模型
多模态
支持向量回归方法
评估模型稳定性
特征级融合方法
深度学习网络结构
信号采集模块
构建深度学习网络
误差
集成算法
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