基于PCA-BP神经网络的多股铜导线熔痕定量金相识别方法研究

为实现火灾现场中多股铜导线熔痕的自动识别,采用主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络算法对四种多股铜导线熔痕(一次短路熔痕、二次短路熔痕、过负荷熔痕和火烧熔痕)的金相组织进行了识别研究。利用Image-ProPlus6.0和Axio-Imaging软件获取每种熔痕30组17维金相组织参数数据,采用PCA对四种熔痕共120组数据降维,获得前6个主成分得分矩阵,建立具有6个输入层节点,10个隐层节点和4个输出节点的神经网络模式识别模型。随机抽取每种熔痕的20组样品的主成分得分矩阵作为训练集,将每种熔痕的剩余10组主成分得分为测试数据,输入最终训练完成的模型进行识别,其识别准确率达到92.5%。实验结果表明采用PCA+BP神经网络的算法,可以较好地实现多股铜导线熔痕识别,为火灾物证鉴定工作提供了有力的工具。

多股铜导线实体火烧熔痕金相鉴别技术研究

分析了多股铜导线实体火烧熔痕的宏观形貌特征和金相组织特征;借助Axio-Imaging软件对比探究了两种实体火烧熔痕及过负荷熔痕的Cu2O含量。结果表明:箱体火烧熔痕和汽油喷灯加底部燃烧火烧熔痕都包含线端熔珠、结疤痕和坑洞熔痕三种类型;上面提到的两种熔痕以及过负荷熔痕金相组织存在相似特征;过负荷熔痕的C/O含量最高,汽油喷灯加底部燃烧熔痕次之,箱体火烧熔痕最低。该研究为更加准确认定火灾现场中多股铜导线熔化痕迹提供了数据参考和科学依据。

电气短路火灾中火场温度环境对多股铜导线金相组织的影响

以横截面积为2.0 mm^(2)的多股铜导线为原材料,结合电气发生的一次和二次两种短路故障,制备一次短路熔珠和二次短路熔珠,并以此基础制备对应的温度环境试样和热时间试样。通过高温拉伸测试、金相组织定量分析,研究电气短路火灾中火场温度环境对多股铜导线金相组织的影响。试验结果表明:多股铜导线的拉伸位移和断面收缩率在高温环境下显著降低,高温时间的增加会使两种短路熔珠发生组织变化,但对一次短路熔珠热时间试样的影响较小。两种短路熔珠的温度环境试样晶粒均随着温度的增加而增大,且晶粒显著的方向性特点逐渐消失。温度对于一次短路熔珠的影响较大,时间的增加对其的影响相对较小,二次短路熔珠会受到温度变化和高温持续时间长短的双重影响。