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基于机器学习的航空发动机关键部位热障涂层厚度反演研究
作者: 宋凯   李子璇   陆灵峰   肖树坤   王荣彪   来源: 中国测试 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   热障涂层   电磁无损评估   涡流探头  
描述: 热障涂层(Thermal Barrier Coating,TBC)是一种由金属粘接层和陶瓷层构成的隔热材料,具有热导率低、抗热疲劳及耐高温氧化等优异性能,能够很好的在高温环境下保护发动机关键部位。针对某关键部位多曲面基体热障涂层厚度的涡流检测,设计了R45.5mm以及R72.5mm两种弹压式涡流传感器,建立了3种机器学习算法的反演模型,并对曲面模拟试样进行测量,最后验证了3种算法的反演精度。结果表明:R45.5mm曲面试样随机森林算法的粘接层最大相对误差为9.01%,陶瓷层最大相对误差4.33%;R72.5mm曲面试样随机森林算法的粘接层最大相对误差为5.23%,陶瓷层最大相对误差6.28%,均小于工业误差要求10%。
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