特种设备专场特邀报告：铁磁性材料疲劳状态的磁多参数...

为提升特种设备专场的吸引力，特种设备专场特邀报告——铁磁性材料疲劳状态的磁多参数融合检测与评估方法研究

邀请报告简介：

磁巴克豪森噪声（MBN，Magnetic Barkhausen Noise）技术作为一种方便和高效的无损检测方法，能够对铁磁性材料的疲劳损伤进行检测和表征，但MBN信号的随机特性使得其磁特征参数的鲁棒性和普适性不高，进而影响对材料疲劳损伤的检测精度。因此，磁多参数融合和疲劳状态评估对保证重大机械设备的安全性和可靠性运行具有重要意义。报告介绍了MBN信号随机性引起的观测不确定性，和由模型类型、输入、模型参数设置及训练导致的模型不确定性对材料疲劳状态评估的影响，形成了基于观测不确定性分析的磁多参数融合方法，分析了模型不确定性的影响规律，归纳了提高疲劳状态评估模型准确性的方法。

报告人：

李翔，博士，副教授。工作于电子科技大学，航空航天学院。从事无损检测方法研究，主要研究方向包括结构疲劳状态检测与评估、应力检测、缺陷检测等、基于数字孪生的监检技术以及相应的数据处理方法。

承担国家各类科研项目5项，包括国家自然科学基金，某部委重大项目等，作为骨干成员参与重点研发计划等项目。获得四川省科技进步奖三等奖、四川省一流本科课程，发表学术论文20余篇，参与制定标准2项。