典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
实验力学;裂纹测量;光学测量;图像处理;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张良;王高峰;杨锋平;郭翔;袁莹涛;苏鑫
作者机构：
中国石油集团石油管工程技术研究院,西安710077;西北工业大学航空学院,西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]张良;王高峰;杨锋平;郭翔;袁莹涛;苏鑫-.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)[J].工程力学,2022(11):157-165
A类：
B类：
数字图像,裂纹测量,测量系统,X80,管线钢,全尺寸,弯曲试验,结构变形,变形过程,裂纹扩展长度,噪声干扰,裂纹特征,神经网络预测,裂纹带,裂纹尖端,识别算法,裂纹长度,摄像机,同时检测,不同位置,疲劳周期,中心孔,疲劳试验,实验力学,光学测量
AB值：
0.401037
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