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腐蚀会对许多工业领域的机械结构造成巨大损害，航空业也不例外。为了在不影响安全性的情况下延长机身的使用寿命，清晰地了解飞机的腐蚀状态 (SoC) 非常重要。因此，开发适合实时监测 SoC 并在结构受到腐蚀损害时发出可靠通知的方法至关重要。迄今为止发布的结果表明，超声波（例如声发射、导波）以及电化学传感器（例如电化学噪声、阻抗谱）适用于监测与飞机相关的腐蚀，但尚未具备应用于商用飞机的技术条件。实现可靠监测系统的一个巨大问题是腐蚀现象与（通常）嘈杂的传感器数据之间的相关性。AICorrSens 项目通过开发基于超声波、电化学和环境传感器以及 AI 算法的多传感器设置来监控 SoC，从而解决了这些问题。应通过使用配备传感器的试样和演示部件进行加速腐蚀测试来生成训练数据。使用 AI 进行后续数据分析，可以克服操作噪声，从而允许当今的腐蚀检测方法在检测、定位、量化和类型化方面实时评估 SoC。该项目的目标是将创建的连续数据流转换为可通过人机界面直观理解的 SoC 分类，包括由测试活动生成的 AI 模型进行的合格腐蚀预测。该项目的结果将提高飞机的安全性和可靠性，并为飞机运营商带来明显的经济效益，因为它允许从定期检查间隔转换为基于条件的维护。资助方：奥地利研究促进署 项目：Take Off, Call 2019 联盟：CEST 电化学表面技术能力中心 (CEST)、林茨约翰内斯开普勒大学 - 结构轻量化设计研究所 (IKL)、克雷姆斯多瑙大学 - 集成传感器系统系 (DISS)、Senzoro GmbH (SENZ)。项目持续时间：2020 年 10 月 - 2023 年 9 月。
基于人工智能的腐蚀传感和
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