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World File Search System无损检测
使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
基于超高压处理牛乳微生物的无损检测方法初探
微生物在牛奶中的失活效应是确保产品质量的重要因素。超高压力处理技术已被广泛使用，因为它可以更好地维护食物的原始颜色，香气，味道和营养成分。为了提高检测效率并有效地适应市场，将非破坏性测试技术引入超高压力灭菌非常重要。本文
2024年食生学院农产品食品无损检测 ...
10 5102230337 Bridget Ama Kwadzokpui 林颢 食品科学与工程 On-site discrimination of pork freshness using a paper based nano-calorimetric sensor
AFSC 2A7X2 无损检测职业...
2.2. 第二部分包括以下内容：A 部分包含课程目标列表和培训标准，主管将使用它们来确定飞行员是否满足培训要求。B 部分确定可用的支持材料，例如资格培训包 (QTP)，它们可用于支持熟练度培训。C 部分确定培训课程索引，主管可以使用它们来确定是否有资源可用于支持培训。这里包括必修课程和选修课程。D 部分确定主要司令部 (MAJCOM) 独特的培训要求，主管可以使用它们来确定相关资格需求所需的额外培训。E 部分确定专业培训标准 (STS)，并包括职责、任务、支持培训的技术参考；空军教育和训练司令部 (AETC) 进行的培训、战时课程/核心任务和函授课程要求。在单位级别，主管和培训师将使用第二部分来确定、计划和开展与本计划总体目标相称的培训。
无损检测中人为因素研究回顾。
ASME 美国机械工程师学会 BAM 德国联邦材料研究与测试研究所 CFR 美国联邦规章 COD 裂纹张开位移 CVI 近距离目视检查 DPI 着色渗透检查 DSM 异种金属焊缝 EPRI 电力研究机构 FMEA 故障模式影响分析 HF 人为因素 IGSCC 晶间应力腐蚀开裂 ISI 在役检查 LPT 液体渗透检测 MPI 磁粉检测 NDE 无损检测（也称为 NDT 或 NDI） NDI 无损检测（也称为 NDE） NDT 无损检测（也称为 NDE） NRC 核管理委员会 OE 操作经验 PANI 工业 NDE 评估计划 PDI 性能演示研究所 PISC 钢部件检查计划 POD 检测概率 RES 核管理研究办公室 ROC 相对操作特性 SATO 速度/精度权衡 SKI 瑞典语核电督察局 TOMES 任务、操作员、机器、环境和社会模型 英国 英国 美国 美国 UT 超声波检测 VT 视觉检测
采用无损检测和岩相试验预测岩石材料无侧限抗压强度的先进树状技术
摘要：准确评估岩石强度是几乎所有岩石项目（如隧道和开挖）的一项基本任务。人们尝试了许多方法来创建计算无限制抗压强度 (UCS) 的间接技术。这通常是由于收集和完成上述实验室测试的复杂性。本研究应用了两种先进的机器学习技术，包括极端梯度提升树和随机森林，用于根据无损检测和岩相学研究预测 UCS。在应用这些模型之前，使用 Pearson 卡方检验进行了特征选择。该技术选择了以下输入来开发梯度提升树 (XGBT) 和随机森林 (RF) 模型：干密度和超声波速度作为无损检测，云母、石英和斜长石作为岩相学结果。除了 XGBT 和 RF 模型外，还开发了一些经验方程和两个单决策树 (DT) 来预测 UCS 值。本研究的结果表明，在系统精度和误差方面，XGBT 模型在 UCS 预测方面优于 RF。XGBT 的线性相关性为 0.994，其平均绝对误差为 0.113。此外，XGBT 模型优于单个 DT 和经验方程。XGBT 和 RF 模型也优于 KNN（R = 0.708）、ANN（R = 0.625）和 SVM（R = 0.816）模型。本研究的结果表明，XGBT 和 RF 可有效用于预测 UCS 值。
复合材料结构的无损检测 - NDT.net
复合材料结构的无损检测：方法与实践 David K. H SU 无损评估中心 爱荷华州立大学 艾姆斯，爱荷华州 50011，美国 摘要 复合材料广泛应用于航空、航天、造船、汽车和体育用品等多个工业领域。近年来，复合材料结构在新一代飞机中的应用大幅增加。复合材料结构的无损检测和检查（用于制造质量保证和使用中损伤检测）多年来促使人们开发和采用了多种方法和技术。在本文中，我们回顾了用于检查复合材料的各种 NDT 方法，特别是爱荷华州立大学无损评估中心在与复合材料工业用户的互动中开发的方法。我们将讨论不同类型复合材料结构的检查问题，包括实体层压板、蜂窝和泡沫夹层部件，并涉及穿孔面板和粘合铝结构的检查。将介绍各种无损检测方法的功能，包括水和空气耦合超声波、粘结测试、手动和自动敲击测试、热成像和剪切干涉技术，重点介绍对复合材料检测实践有益的技术。爱荷华州立大学开发的用于执行复合材料检测的技术
利用混合现实技术对超声波无损检测数据进行 3D 可视化
摘要 在本文中，我们提出了一种方法，将超声波检测数据 (UT) 与其空间坐标和方向向量链接到被检查的样本。这样，可以使用增强现实或虚拟现实实时在样品上直接可视化处理后的无损检测 (NDT) 结果。为了实现 NDT 数据和物理对象之间的链接，使用了 3D 跟踪系统。空间坐标和 NDT 传感器数据存储在一起。为了实现可视化，在 3D 模型上应用了纹理映射。测试过程包括数据记录、处理和可视化。所有三个步骤都是实时执行的。数据由 UT-USB 接口记录，在 PC 工作站上处理并使用混合现实系统 (MR) 显示。我们的系统允许实时 3D 可视化超声波 NDT 数据，这些数据直接绘制到虚拟表示中。因此，有可能在手动测试过程中协助操作员。这种新方法可以使测试过程更加直观，并且数据集可以最佳地准备保存在数字孪生环境中。样本的大小不仅限于实验室规模，还适用于更大的物体，例如直升机机身。我们的方法受到 NDE 4.0 概念的启发，旨在创建一种新型智能检测系统。
使用...对复合纤维材料进行无损检测
摘要：通过从宽频率范围内捕获光谱数据以及空间信息，高光谱成像 (HSI) 可以检测到温度、湿度和化学成分方面的细微差异。因此，HSI 已成功应用于各种应用，包括用于安全和防御的遥感、用于植被和农作物监测的精准农业、食品/饮料和药品质量控制。然而，对于碳纤维增强聚合物 (CFRP) 的状态监测和损伤检测，HSI 的使用是一个相对未触及的领域，因为现有的无损检测 (NDT) 技术主要侧重于提供有关结构物理完整性的信息，而不是材料成分。为此，HSI 可以提供一种独特的方法来应对这一挑战。本文以欧盟 H2020 FibreEUse 项目为背景，介绍了使用近红外 HSI 相机将 HSI 用于 CFRP 产品无损检测的应用。详细介绍了三个案例研究中的技术挑战和解决方案，包括粘合剂残留物检测、表面损伤检测和基于 Cobot 的自动化检测。实验结果充分证明了HSI及相关视觉技术在CFRP无损检测方面的巨大潜力，特别是满足工业制造环境的潜力。
飞机的自主机器人无损检测 ARNDIA
自主机器人飞机无损检测 (ARNDIA)：飞机部件无损检测 (NDI) 平台 Adam Brant 博士、Jonathan Brown、Reeg Allen RE2 Robotics，宾夕法尼亚州匹兹堡，15201 RE2 Robotics 开发了一个新颖的平台，用于对飞机涂层和部件进行自主和遥控无损检测 (NDI)，以提高生产率、减少人为错误并改善操作时间和飞机准备情况。该平台名为“自主机器人飞机无损检测 (ARNDIA)”，将计算机视觉和机器学习算法与轻便的 7 自由度 (DOF) 自主机械手系统融合，可轻松安装到飞机表面。来自第三方供应商的各种传感器和末端执行器，如超声波设备和时域太赫兹传感器，可通过其接口控制文档 (ICD) 轻松与 ARNDIA 集成。传感器集成完成后，ARNDIA 可以自主扫描飞机部件以检测关注区域。此外，由于其 7 DOF 功能，ARNDIA 可以轻松访问难以接触的组件并对其进行 NDI，而如果由人工检查，则需要花费数小时的劳动来移除其他组件才能访问感兴趣的组件。ARNDIA 利用路径规划算法来绘制对相应飞机组件执行 NDI 所需的轨迹。通过使用计算