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    • 9. 发明授权
    • 一种基于多源数据的热障涂层服役寿命预测方法及系统
    • CN116825243B
    • 2024-01-16
    • CN202310523994.4
    • 2023-05-09
    • 安徽工程大学
    • 叶东东李瑞王卫泽潘家保徐洲印长东武轶文王培勇黄新春吴飞翔许书恒胡立鹏易健武胡俊林陈家瑜徐东国
    • G16C60/00G06F30/27G06F18/15G06F18/2135G06F18/23213G06F18/25G06N3/006G06N3/08G06F119/02G06F111/10G06F113/26G06F119/08
    • 本发明公开了一种基于多源数据的热障涂层服役寿命预测方法及系统,方法包括以下步骤:基于无损检测技术对热障涂层进行检测,获得表征热障涂层微裂纹生长和TGO变化状态的全生命周期多源数据;采用数据清洗、缺失值处理以及异常检测的方法,对多源数据进行预处理;采用机器学习结合信号处理的方法,对预处理后的多源数据进行特征提取,获得多源数据向量;将多源数据向量进行拼接,获得特征向量组,并进行归一化处理;基于机器学习算法以及归一化后的特征向量组,构建热障涂层服役寿命预测模型,热障涂层服役寿命预测模型用于热障涂层服(56)对比文件CN 107328868 A,2017.11.07CN 110553998 A,2019.12.10CN 111089877 A,2020.05.01CN 111239019 A,2020.06.05CN 111258297 A,2020.06.09CN 111523197 A,2020.08.11CN 112730454 A,2021.04.30CN 115561201 A,2023.01.03CN 115980130 A,2023.04.18CN 109459286 A,2019.03.12JP 2007303956 A,2007.11.22US 2007076845 A1,2007.04.05US 2011296810 A1,2011.12.08US 2018120246 A1,2018.05.03US 2022146462 A1,2022.05.12WO 2020133639 A1,2020.07.02WO 2022268043 A1,2022.12.29Xin Wu 等.Damage Identification ofLow Emissivity Coating Based onConvolution Neural Network.IEEEAccess.2020,156792-156800.张秋雁 等.基于多源信息融合的飞行器部件剩余寿命预测.机械制造与自动化.2020,第49卷(第01期),82-86.胡龙飞 等.基于QPSO-SVR和声发射信号的机械密封寿命预测.润滑与密封.2019,第44卷(第04期),40-45、91.叶东东 等.热障涂层太赫兹无损检测技术研究进展.表面技术.2020,第49卷(第10期),126-137、197.Baohan Yuan 等.NondestructiveEvaluation of Thermal Barrier CoatingsThickness Using Terahertz TechniqueCombined with PCA–GA–ELMAlgorithm.Coatings.2022,1-12.Ruipeng Gao 等.Intelligent LifePrediction of Thermal Barrier Coating forAero Engine Blades.Coatings.2021,1-14.Wei-Bang Chen 等.A Fully AutomatedApproach for Classification ofMicrostructures in Thermal BarrierCoating Microscopic Images.2016 IEEEInternational Symposium on Multimedia(ISM).2017,411-412.Dongdong Ye 等.Characterization ofthermal barrier coatings microstructuralfeatures using terahertzspectroscopy.Surface and CoatingsTechnology.2020,第394卷1-10.康海松.基于声发射信号分析的热障涂层损伤模式识别研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2015,第2015年卷(第3期),C031-51.