激光超声时频域统计特征融合的应力评估研究

作者：邱发生; 李栋; 郭朝阳; 肖树坤; 康瑜婷; 郝中骐; 石文泽

来源：中国激光, 2023, 1-19.

• 激光超声
• 应力检测
• 相关性分析
• 支持向量机

实现在役构件应力检测对保障设施的安全服役具有重要意义。针对单一特征对应力评估具有不稳定性、低准确性和低鲁棒性等问题，本文提出基于主成分分析-支持向量机的激光超声时频域统计特征融合的应力预测方法。通过提取激光超声时频域多阶统计特征，采用皮尔逊相关分析方法分析了不同特征之间的多重共线性。提出了基于主成分分析的特征选取和融合的方法，并通过支持向量机机器学习方法构建了应力预测模型。实验证明了本文所提出的应力预测方法相比于传统单一特征及其它机器学习模型预测具有更高的准确性、鲁棒性和稳定性。激光超声多特征融合应力检测方法可用于材料应力在线检测，同时在材料表征方面也具有广泛的应用前景。