当前位置:主页 > 科技论文 > 航空航天论文 >

基于ECT的航天隔热材料粘接层缺陷检测研究

发布时间:2018-11-01 11:51
【摘要】:随着航天事业的不断发展,热损问题在航天领域越来越引起人们的重视,隔热材料的粘接性能,成为解决热损问题实现航天器安全稳定运行的保证。隔热材料研制工艺的不断发展与创新,在给航天器提供良好的隔热保护的同时也给隔热材料胶接性能检测评估带来了新的要求。因此,本文针对以上问题对基于(Electrical Capacitance Tomography,ECT)的无损检测方法进行了如下研究工作:(1)针对航天隔热材料粘结胶层缺陷检测问题,提出一种基于ECT的隔热材料粘结胶层缺陷无损检测新方法。该方法利用粘结胶层固有介电特性及不同损伤导致介电常数发生改变的物理性质,利用电容重建分布场图像信息的方法进行无损检测。针对航天隔热材料的平面结构特性设计了基于平面电极检测基板的ECT缺陷检测系统。(2)通过分析传统ECT原理及图像重建算法,提出了一种改进初值的Landweber迭代ECT图像重建算法,引入了优化后的迭代初始值,解决了迭代初值偏差问题,进而提升了图像重建质量。(3)针对灵敏度矩阵S会随缺陷场的不同而产生差异,以及常规迭代类成像算法一般都比较依赖初始迭代值的问题,提出一种基于改进粒子群的电容层析成像检测方法。引入了最小二乘支持向量机处理机制,通过最小二乘支持向量机对原始测量电容值进行数据处理,解决了不同缺陷类型分布场的灵敏度矩阵差异造成的误差。然后采用不依赖初始迭代信息的改进的粒子群算法进行图像重建,最后通过实验验证了改进算法的有效性、优越性。
[Abstract]:With the development of aerospace industry, the heat loss problem has attracted more and more attention in the aerospace field. The adhesive property of thermal insulation material has become the guarantee to solve the heat loss problem to realize the safe and stable operation of spacecraft. The continuous development and innovation of thermal insulation materials technology not only provide good thermal insulation protection for spacecraft, but also bring new requirements to the testing and evaluation of the adhesive properties of thermal insulation materials. Therefore, the following research work has been done in this paper: (1) aiming at the defect detection of spaceflight insulating material adhesive layer, A new method based on ECT for nondestructive detection of adhesive defects in insulating materials is proposed. In this method, the intrinsic dielectric properties of the adhesive layer and the physical properties of the dielectric constant caused by different damage are used to perform nondestructive testing using the method of capacitive reconstruction of the distribution field image information. A ECT defect detection system based on plane electrode detection substrate is designed for plane structure characteristics of spaceflight insulation materials. (2) traditional ECT principle and image reconstruction algorithm are analyzed. In this paper, an improved Landweber iterative ECT image reconstruction algorithm with improved initial values is proposed. The optimized initial value is introduced to solve the problem of initial value deviation. Then the image reconstruction quality is improved. (3) for the sensitivity matrix S will be different with the defect field, and the conventional iterative imaging algorithm generally depends on the initial iteration value. An improved particle swarm optimization (PSO) based detection method for electrical capacitance tomography is proposed. The least-squares support vector machine (LS-SVM) is introduced to deal with the data of the original measured capacitance. The error caused by the difference of sensitivity matrix between the different defect types is solved by the least-squares support vector machine (LS-SVM). Then the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, which does not depend on the initial iteration information, is used to reconstruct the image. Finally, the effectiveness and superiority of the improved PSO algorithm are verified by experiments.
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V250.2;TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 马吉权;宫兵;;一种焊点缺陷检测方法的研究[J];哈尔滨商业大学学报(自然科学版);2008年03期

2 李莉萍;;新的3D缺陷检测技术实现纳米级快速检测[J];计测技术;2013年04期

3 Ryszard Szymanl;Kent A.McDonald;宗子刚;;成材缺陷检测技术现状[J];国外林业;1984年03期

4 包正林;;有关阀门缺陷检测方法的分析[J];科技创业家;2013年22期

5 肖庆;杨朝红;宫云战;;提高静态缺陷检测精度方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2010年11期

6 朱明岩;邓洪亮;黄东辉;付思远;;探地雷达在道路缺陷检测中的应用[J];山西建筑;2014年04期

7 刘浩;刘春;胡存刚;;混合滤波器在玻璃瓶缺陷检测中的应用[J];电子测量与仪器学报;2007年03期

8 李方兵;;煤矿地面机械缺陷检测技术的应用[J];科技创新与应用;2013年25期

9 马少林;用于全寿命风险管理的缺陷检测和预防技术研究[J];航空兵器;2005年02期

10 李晓慧;张宝峰;朱均超;;基于多光谱柑桔缺陷检测方法研究[J];天津理工大学学报;2010年04期

相关会议论文 前10条

1 杨德美;杨学志;;基于独立分量分析高阶统计量的纺织品缺陷检测[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年

2 于景兰;于健;翁昌年;;探地雷达在桥梁缺陷检测中的应用初探[A];中国地球物理第二十一届年会论文集[C];2005年

3 李兵;邓善熙;李焕然;;计算机图像处理技术应用于晶振元件缺陷检测[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年

4 赵涟漪;许宝杰;童亮;;在线玻璃缺陷检测系统的研究[A];机械动力学理论及其应用[C];2011年

5 何涛;吴永祥;李伟;吴庆华;钟飞;;Hexsight视觉软件包在串行端子缺陷检测中的应用[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年

6 曾理;郭海燕;蒲云;毕碧;;射线数字成像缺陷检测技术研究[A];全国射线数字成像与CT新技术研讨会论文集[C];2009年

7 蔡茂蓉;;PCB缺陷检测系统的研究与实现[A];第三届全国软件测试会议与移动计算、栅格、智能化高级论坛论文集[C];2009年

8 潘敏;程良伦;;一种基于角点匹配的PCB板元件安装缺陷检测基准点定位算法[A];中国自动化学会中南六省(区)2010年第28届年会·论文集[C];2010年

9 王国勋;彭怡;寇纲;石勇;;基于MCDM的软件缺陷检测算法评估[A];经济全球化与系统工程——中国系统工程学会第16届学术年会论文集[C];2010年

10 刘松林;陈杰;郝向阳;西勤;;玻壳缺陷检测与几何量测视觉系统的设计与实现[A];2009年全国测绘仪器综合学术年会论文集[C];2009年

相关重要报纸文章 前1条

1 本报记者 张海志;一名产业工人的创新情结[N];中国知识产权报;2010年

相关博士学位论文 前10条

1 苏日亮;面向钢轨轨底缺陷检测的电磁超声换能器研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

2 刘洪江;基于机器视觉的毛杆缺陷检测技术的研究[D];广东工业大学;2011年

3 肖庆;提高静态缺陷检测精度的关键技术研究[D];北京邮电大学;2012年

4 张大林;静态缺陷检测优化若干关键技术研究[D];北京邮电大学;2014年

5 周文;IC互连中的缺陷检测方法及缺陷对电路可靠性的影响[D];西安电子科技大学;2010年

6 司小书;面向织物缺陷检测的CUDA并行图像处理模型与算法研究[D];武汉大学;2011年

7 刘艳;基于CCD扫描的聚合物薄膜缺陷检测关键技术研究[D];哈尔滨理工大学;2009年

8 王庆香;基于小波的纹理分析及其在FPC金面缺陷检测中的应用[D];华南理工大学;2011年

9 明俊峰;羽毛片缺陷检测若干关键技术的研究[D];广东工业大学;2014年

10 毕昕;面向TFT-LCD制程的Mura缺陷机器视觉检测方法研究[D];上海交通大学;2009年

相关硕士学位论文 前10条

1 周艳;光通信滤光片外观缺陷自动检测系统任务调度优化方法[D];华南理工大学;2015年

2 黄文军;基于机器视觉的印字缺陷检测系统研究与实现[D];五邑大学;2015年

3 刘涛;水下结构物缺陷的交流电磁场检测技术研究[D];中国石油大学(华东);2014年

4 吴天爽;基于约束求解的静态缺陷检测求精技术研究[D];北京交通大学;2016年

5 张志功;基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现[D];中国海洋大学;2015年

6 张晓;基于图像处理的透明胶囊缺陷检测系统研究[D];中国海洋大学;2015年

7 陈英杰;基于X线透射图像的传送带缺陷检测[D];东南大学;2015年

8 王亚丽;基于红外热成像的太阳能板缺陷检测[D];中国计量学院;2015年

9 金仁波;基于声发射技术的机械工件缺陷检测研究与实现[D];东南大学;2015年

10 高捷;基于有限元的圆柱体声场仿真及缺陷回波特征分析[D];中北大学;2016年



本文编号:2303841

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/2303841.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户05c41***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com