基于数字图像的裂纹测量系统在X80管线钢全尺寸弯曲试验中的验证

摘要：

该文提出一种测量结构变形过程中裂纹扩展长度的方法.搭建一种卷积神经网络来抵抗图像中噪声干扰并识别裂纹特征,通过卷积神经网络预测得到裂纹带的初始区域;基于该区域,又提出一种改进的裂纹尖端识别算法来计算裂纹尖端的精确位置坐标;根据位置坐标得到裂纹长度信息.通过增加摄像机的数量,可以同时检测不同位置和方向的裂纹.利用该文提出的方法可以得到裂纹扩展长度与加载信息(如疲劳周期)之间的关系.通过开展中心孔试样疲劳试验和X80管线钢全尺寸弯曲试验,验证了该方法的有效性和准确性.

关键词：实验力学、裂纹测量、光学测量、图像处理、卷积神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：V556.5(地面设备、试验场、发射场、航天基地)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：157-165