压力容器常见安全隐患及其应对措施研究

压力容器在工业生产中扮演着举足轻重的角色,其安全性能与生产效率息息相关。比如腐蚀、裂纹、泄漏、鼓包、变形、机械损伤,这些常见的缺陷各个都需要针对性的治疗。这些缺陷各有各的成因,同样影响也大不相同,但都是不小的问题,都能对压力容器的安全使用和使用寿命造成影响。在面临各种缺陷时,解决方法也各不相同,比如可以变更所用的材料,优化设计,加强使用管理,实施定期检查等等。这些解决问题方法,能让压力容器的安全性能提升,寿命延长,也能减少修理改造及更换的成本。研究的小成果,也能给压力容器的设计制造、使用与维修提供一些依据,以急需更经济、更可信赖的工业生产。

基于卷积神经网络焊管缺陷分类识别

针对常规涡流检测阻抗平面分析法无法对不锈钢焊管缺陷种类进行识别的问题,提出了一种基于涡流检测技术结合机器学习对不锈钢焊管缺陷进行分类识别的有效方法。首先对提取到的涡流信号进行短时傅里叶变换,将原始涡流信号转换成二维时频图;再将二维时频图输入到VGG-16和GoogLeNet两种神经网络训练模型的输入层中。结果表明:VGG-16和GoogLeNet两种神经网络训练模型能成功识别不锈管焊管的缺陷,且VGG-16模型在0.01的学习率下的整体分类精度高于GoogLeNet模型。