26年WH安全工程 基于半监督学习的纤维缠绕气瓶损伤声发射信号分类研究10.45-AI36.74_1(21010字).docx

I东北石油大学本科生毕业设计（论文）摘 要随着清洁能源的使用范围逐步扩大，氢气的储存与运输也越来越受到人们重视。据分析，氢气在储存过程中使用的储存介质以各类气瓶为主。因此，对于服役中的气瓶损伤状态的准确判断及损伤预测有着重要意义。纤维缠绕气瓶在承压服役中易产生基体开裂、纤维脱粘、纤维断裂等损伤，声发射（AE）是其在线无损检测的有效手段，但传统全监督分类依赖大量标注样本，工程应用受限。本文针对气瓶损伤声发射信号标注成本高、小样本场景下识别精度不足的问题，开展基于半监督学习的损伤信号分类研究。1. 通过搭建气瓶损伤声发射采集平台，获...