一种燃气轮机叶片智能检测与缺陷分析方法

本发明涉及人工神经网络技术领域，具体为一种燃气轮机叶片智能检测与缺陷分析方法，包括以下步骤，获取叶片材料属性数据、叶片几何结构数据及运行载荷数据，计算应力传递矩阵，分析多节点应力梯度变化。本发明中，基于应力分析与多源数据融合，提升了叶片缺陷检测的精准性，通过计算应力传递矩阵，筛选突变区域，精准定位应力集中点，避免依赖单一视觉特征导致的误判，结合水流通道内壁的应力扰动模式，计算材料应力偏移量，实现隐蔽缺陷的识别，对冷却通道表面应力特征进行筛选，计算应力方向偏移角度，使缺陷分类依据包含力学特征，归一化处理应力与图像数据，优化神经网络训练，使分类精度适应复杂工况，提高多类型缺陷识别能力。