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自动铁路轨道裂纹检测系统
运输是实现产品在不同地点生产和消费的重要途径。运输涉及发展和扩张的历史，因为更好的运输可以带来更多的贸易。经济繁荣一直依赖于运输能力和合理性的提高。但运输基础设施和运营对土地有很大影响，而且是最大的能源消耗者，使运输可持续性和安全成为一个主要问题。在印度，我们发现铁路运输在提供必要的运输基础设施以维持和满足快速增长的经济的永无止境的需求方面占有重要地位。今天，印度拥有世界第四大铁路网。然而，在可靠性、可信赖性和安全性方面，我们还没有真正达到全球标准。这是一个自动化时代，广义上是指用电子和机器人取代所有自动化程度的人工。尽管随着机械化程度的提高，对物理输入的需求也在发生变化，但操作仍然是系统的重要组成部分。
现有药物的多药理学：如何破解密码？
肿瘤药物开发极具挑战性，临床试验的成功率不到 5%。这个令人震惊的数字表明，需要更详细地研究药物在特定情况下的多种生物学效应。事实上，对药物多药理学的全面评估可以深入了解它们的治疗和副作用，以优化它们的利用率并最大限度地提高临床试验的成功率。最近的技术进步使得深入研究药物多药理学成为可能。本综述首先重点介绍了用于揭示现有药物新作用机制的高通量方法。然后，我们讨论了新兴的化学蛋白质组学策略如何以无监督的方式有效地剖析药物的多药理学。
电子中疲劳裂纹扩展行为的比较……
对电子束粉末床熔合 (PBF-EB) 和激光粉末床熔合 (PBF-LB) Inconel 718 的疲劳裂纹扩展行为进行了比较研究。PBF-EB Inconel 718 的裂纹遵循穿晶路径，扩展速度更快，而 PBF-LB 的裂纹遵循沿晶和穿晶路径的组合，其扩展速度较慢，与锻造对应物相当。PBF-EB Inconel 718 中的主疲劳裂纹在微观尺度上呈现锯齿状路径，由于加工硬化率非常低，裂纹表面附近有密集的滑移痕迹。基于裂纹尖端场的数字图像相关 (DIC) 分析，可以使用应变能密度标准成功预测 PBF-EB Inconel 718 中的疲劳裂纹锯齿路径，该标准规定裂纹扩展遵循从裂纹尖端到弹塑性边界的最小距离方向。对于 PBF-LB Inconel 718，主要的疲劳裂纹在低 Δ K 时是直的，但在中和高 Δ K 范围内发生严重偏转。初始晶间裂纹和主裂纹路径偏转之间存在明显的相关性。这表明，一旦裂纹尖端周围塑性区的累积损伤达到临界值，晶间裂纹就会形成疲劳裂纹的新前沿，导致主裂纹路径偏转。基于DIC的裂纹尖端场分析得出的弹塑性断裂力学参数rp和ΔCTOD可以定性预测PBF-LB Inconel 718的较低裂纹扩展速率。
H7通过加沙地带的饮用水，巴勒斯坦
摘要：航空空间铝合金作为航空工程中的重要材料，在各种航空航天组件中找到广泛的应用。然而，延长的用法通常会导致疲劳自然裂缝的出现，从而带来了严重的安全风险。因此，对航空铝合金裂纹的准确定量检测技术的研究至关重要。首先，基于三分弯曲实验模型，本文准备了疲劳天然裂纹标本，并校准了自然裂纹的深度。然后，鉴于自然裂纹固有的几何特征的复杂性，使用实验研究获得并分析了不同自然裂纹深度下的脉冲涡流信号。最后，为了更好地表现出PEC信号和裂纹深度之间的非线性，提出了基于GA的BPNN算法。拉丁高立方体方法被认为可以优化遗传算法中的种群分布。结果表明，自然裂纹的表征精度达到2.19％。
裂纹尖端变形和疲劳的全场表征...
量化疲劳裂纹扩展对于断裂关键工程部件和结构的损伤容限评估非常重要。疲劳裂纹扩展表征历史上的第一个重大事件是使用应力强度因子范围 D K 来关联疲劳裂纹扩展速率，由 Paris 等人 1 基于三项独立研究得出。Rice 2 在连续力学框架内进一步合理化了这种方法，认为疲劳裂纹扩展速率数据可能与应力强度因子范围相关。此后，人们普遍认为，在小规模屈服 (SSY) 条件下的大多数工程应用中，使用弹性应力强度因子范围 D K 就足够了，尽管大约在同一时间人们也认识到了载荷比 R 的作用， 3
面向可解释的增强智能（AI）进行裂缝表征
摘要：裂纹表征是工业部件和结构的 NDT&E（无损检测与评估）的核心任务之一。如今，执行此任务所需的数据通常使用超声相控阵收集。许多超声相控阵检查都是自动化的，但对其产生的数据的解释却不是。本文提供了一种设计可解释的 AI（增强智能）以应对这一挑战的方法。它描述了一个名为 AutoNDE 的 C 代码，它包括一个基于改进的全聚焦方法的信号处理模块，该方法可创建被评估样本的一系列二维图像；一个图像处理模块，用于过滤和增强这些图像；以及一个可解释的 AI 模块 - 决策树，它选择可能存在裂纹的图像，将那些看起来代表相同裂纹的图像分组，并为每个组生成一份可能的检查报告，供人工检查员审阅。AutoNDE 已在实验室收集的 16 个数据集上进行了训练，这些数据集通过对带有大型光滑平面缺口（包括嵌入式和表面破损）的钢样本进行成像而收集。它已在另外两个类似的数据集上进行了测试。本文介绍了此次训练和测试的结果，并详细描述了一种处理超声波数据中主要误差源（样本表面的起伏）的方法。
结构疲劳裂纹长度估算和... - PHM 协会
本文介绍了“Angler”团队为 2019 年 PHM 大会数据挑战赛开发的方法。该挑战赛旨在使用当前载荷循环下的超声波信号估计某种铝结构的疲劳裂纹长度，并尽可能准确地预测未来多个载荷循环下的裂纹长度（多步预测）。为了估计裂纹长度，从超声波信号中提取了四个裂纹敏感特征，即第一个峰值、均方根值、峰度对数和相关系数。提出了一个集成线性回归模型来映射这些特征及其与裂纹长度的二阶相互作用。采用最佳子集选择方法来选择最佳特征。为了预测裂纹长度，推导出巴黎定律的变体来描述裂纹长度与载荷循环次数之间的关系。使用遗传算法学习巴黎定律的材料参数和应力范围。这些参数将根据上一步预测的裂纹长度进行更新。然后，预测了恒幅荷载工况或变幅荷载工况下未来荷载循环次数对应的裂纹长度。根据数据挑战赛委员会提供的分数计算规则，本文提出的方法获得了 16.14 分，在所有参赛队伍中排名第三。
平面应力下的裂纹扩展和扩展
描述了“3”ABsTnAcT 实验，揭示了 Fe-3Si 钢和普通碳钢板中缺口和裂纹前塑性区的三维特征。这些将平面应力状态定义为施加应力和板强度的函数。它们还为 DM（Dugdale - Muskhelishvili）模型作为平面应力下裂纹的试验性弹塑性解决方案提供了理论依据。描述了一种考虑加工硬化和速率敏感塑性变形的方法的改进方法。这样，无缺口拉伸性能（应力-应变曲线和面积减小）可用于计算塑性区尺寸、裂纹尖端位移和应变、裂纹延伸应力和断裂韧性，与实验结果一致。最后，该方法扩展到延性裂纹扩展，并用于计算
塞斯纳 T-303 飞行中疲劳裂纹扩展监控...
1 Aura Vector Consulting，3041 Turnbull Bay Road，New Smyrna Beach，FL 32168 2 Toyota Technical Center，8777 Platt Road，Saline，MI 48176 摘要 本研究涉及对 Cessna T-303 Crusader 双引擎飞机垂直尾翼疲劳裂纹扩展的飞行中监测。在实验室中对带凹槽的 7075-T6 铝制飞机槽梁支撑结构进行了周期性测试。在这些疲劳测试期间采集了声发射 (AE) 数据，随后将其分为三种故障机制：疲劳开裂、塑性变形和摩擦噪声。然后使用这些数据来训练 Kohonen 自组织映射 (SOM) 神经网络。此时，在 T-303 飞机垂直尾翼的肋骨之间安装了类似的槽梁支撑结构作为冗余结构构件。随后从初始滑行和起飞到最终进近和着陆收集 AE 数据。然后使用实验室训练的 SOM 神经网络将飞行测试期间记录的 AE 数据分类为上述三种机制。由此确定塑性变形发生在所有飞行区域，但在滑行操作期间最为普遍，疲劳裂纹扩展活动主要发生在飞行操作期间 - 特别是在滚转和荷兰滚机动期间 - 而机械摩擦噪声主要发生在飞行期间，在滑行期间很少发生。SOM 对故障机制分类的成功表明，用于老化飞机的原型飞行结构健康监测系统在捕获疲劳裂纹扩展数据方面非常成功。设想在老化飞机中应用此类结构健康监测系统可以警告即将发生的故障，并在需要时而不是按照保守计算的间隔更换零件。因此，继续进行这项研究最终将有助于最大限度地降低维护成本并延长老化飞机的使用寿命。关键词：老化飞机，飞行中疲劳裂纹监测，Kohonen自组织映射，神经网络，结构健康监测 简介 飞机疲劳开裂 如今，飞机的使用寿命通常比汽车更长。这是由于许多因素造成的，包括飞机的成本、政府法规以及故障的严重后果。由于飞机的使用寿命预期如此之长，因此引发了许多问题。问题的主要来源，也是本研究的主题，可能是疲劳裂纹的存在和增长。修复疲劳裂纹造成的损坏的能力一直不是问题，但疲劳裂纹增长的检测和监测已被证明是一个真正的挑战。疲劳开裂是由于低于正常延展性金属的屈服强度的循环载荷导致的脆性断裂。裂纹尖端的高度集中应力导致在裂纹前方形成心形塑性变形区。该塑性区应变随着循环载荷而硬化，当金属的延展性耗尽时会断裂
基于视觉的自适应机器人技术用于自主表面裂纹修复
基础设施中的抽象表面裂纹如果没有有效维修，可能会导致明显的恶化和昂贵的维护。手动修复方法是劳动力密集的，耗时的，不精确的，因此很难扩展到大面积。尽管机器人感知和操纵的进步已经进行了自主裂纹修复的进展，但现有方法仍然面临三个关键挑战：（i）在机器人的坐标框架内准确定位裂缝，（ii）对改变裂纹深度和宽度的适应性，以及（iii）在现实情况下对修复过程的验证。本文使用具有先进感应技术的机器人技术提出了一种自适应的自主系统，用于表面裂纹检测和修复，以增强人类的精度和安全性。系统使用RGB-D摄像头进行裂纹检测，用于精确测量的激光扫描仪以及用于材料沉积的挤出机和泵。为了应对关键挑战之一，激光扫描仪用于增强裂纹坐标以进行准确定位。此外，我们的方法表明，一种自适应裂纹填充方法比固定速度方法更有效，更有效，实验结果证实了精度和一致性。此外，为了确保现实世界的适用性和测试可重复性，我们使用3D打印的裂纹标本引入了一种新颖的验证程序，以准确模拟现实世界中的条件。关键字：机器人基础设施维护裂纹维修自适应维修最终效果设计计算机视觉1.这项研究通过证明自适应机器人系统如何减少对手动劳动的需求，提高安全性并提高维护操作的效率，最终为更复杂和集成的建筑机器人铺平道路，从而为建筑中人类机器人相互作用的发展贡献。在基础设施维持领域的引入，有效的检测和修复表面裂纹是最持久和最具挑战性的问题之一。表面裂纹通常是非结构性的，但由于水分或化学入口而导致长期恶化。随着时间的流逝，这些次要缺陷可能会传播并在结构上显着，可能导致昂贵的维修甚至灾难性的失败。传统的裂纹维修方法，例如倒入，填充，密封，压力倾泻和挖掘挖掘[1]，在很大程度上依赖手动劳动，并且通常会导致不一致的维修质量，同时带来了主要的安全风险。此外，手动裂纹维修可能是一个耗时的过程，可能会导致受影响社区的恢复的重大延迟。，例如，从2016年到2018年，旧金山国际机场跑道的地表裂纹维修直接占有近半百万美元，