8月13日,安徽醫(yī)科大學(xué)人文醫(yī)學(xué)學(xué)院柳偉續(xù)副教授在國際期刊《國際無損檢測與評價(NDT & E International)》(中科院一區(qū))在線發(fā)表了題為《基于深度學(xué)習(xí)的道岔結(jié)構(gòu)傷損檢測(Structural damage detection of switch rails using deep learning)》的導(dǎo)波無損檢測研究成果。柳偉續(xù)為論文第一作者,安徽醫(yī)科大學(xué)為論文第一作者單位,浙江大學(xué)、美國紐約州立大學(xué)石溪分校、中國鐵道科學(xué)研究院等為合作研究單位。
為了提高非規(guī)則波導(dǎo)結(jié)構(gòu)傷損檢測的識別精度和可靠性,該研究基于導(dǎo)波無損檢測技術(shù),提出了一種用于一維導(dǎo)波信號的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自動檢測算法模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法對比,該方法不僅提高了非規(guī)則波導(dǎo)結(jié)構(gòu)的導(dǎo)波檢測精度和可靠性,同時該檢測模型具有更高的泛化能力。該算法模型的初步嘗試,不僅展示了其在檢測非規(guī)則波導(dǎo)結(jié)構(gòu)方面的有效性,也為基于導(dǎo)波的深度學(xué)習(xí)算法在此領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
未來,這一算法可以進(jìn)一步應(yīng)用于非規(guī)則波導(dǎo)結(jié)構(gòu)——骨骼的傷損識別,促進(jìn)導(dǎo)波聲學(xué)、計算機(jī)科學(xué)以及生物醫(yī)學(xué)等多個學(xué)科的交叉融合與發(fā)展,從而為導(dǎo)波無損檢測技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域提供新的方法和技術(shù)支撐。
《國際無損檢測與評價》是無損檢測研究領(lǐng)域的國際頂級學(xué)術(shù)期刊,旨在報道各類無損檢測方法、材料測試與表征的最新研究成果。該研究工作得到國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、安徽省高校自然重點(diǎn)項(xiàng)目、安徽省高校優(yōu)秀青年研究等項(xiàng)目的支持。(人文醫(yī)學(xué)學(xué)院)
論文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2024.103205
新聞鏈接:https://www.ahmu.edu.cn/2024/0815/c4325a161121/page.htm
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