CN115507759B 基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹测量方法 （中国矿业大学）_第1页
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号基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹一种基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹2构建考虑材料色散热障涂层太赫兹信号的解析模型，应用制备热障涂层样品，确定待测位置，应用太赫兹建立源域卷积神经网络与目标域卷积神经网络，形成迁移学习框架2.根据权利要求1所述一种基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹测量方法，其特根据陶瓷材料色散引起太赫兹信号反射峰展宽的现象，推出线性根据多孔陶瓷层介电常数初值与折射率间的平方关系，推出考虑色利用参考信号、反射系数以及透射系数之间的关系生成太赫兹仿真信号：3.根据权利要求1所述一种基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹测量方法，其特构建源域卷积神经网络与目标域卷积神经网络利用目标域数据集对目标域卷积神经网络的自适应权重层与全连接层参数进行训练，4.根据权利要求3所述一种基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹测量方法，其特3峰值不同系数，减小因反射峰变形引起测量误差其j=1,2,3。5.根据权利要求3所述一种基于自适应迁移学习的陶瓷层厚度太赫兹测量方法，其特4[0002]热障涂层作为一种航空发动机重要隔热材料能够提高涡轮叶片抗高温与耐腐蚀品进行太赫兹无损检测获取实验信号，并利用金相法等破坏性检测手段获取准确厚度值，[0005]本发明为克服基于传统机器学习热障涂层厚度测量方法需要大量实验数据的不5确评估叶片涂层制造质量具有重要的理论意义[0006]本发明是这样实现的，一种基于自适应迁移学习的陶瓷[0013]利用参考信号、反射系数以及透射系数之间的关系生成太赫兹仿真信号：[0014]作为本发明进一步的方案：所述建立源域卷积神经网络[0018]利用目标域数据集对目标域卷积神经网络的自适应权重层与全连接层参数进行[0019]作为本发明进一步的方案：确定前三反射峰与折射率间包括构建自适应权重层赋予峰值不同系数，减小因反射峰变形引起测量误差，6i为输入太赫兹时域携带不同折射率信息源域数据集训练网络参数，减少微观结构变换对厚度测量精度影响，相比于制备标准样品标定折射率的飞行时间方法[0025]3、构建自适应权重层可根据预测误差智能地赋予峰值不同权重减少反射峰变形[0026]因此本发明为热障涂层制备过程中陶瓷层厚度测量提供了一种高效智能检测新7[0039]本发明实施例中，所述构建考虑材料色散热障涂层太赫兹信号的解析模型的步[0042]利用参考信号、反射系数以及透射系数之间的关系生成太赫兹仿真信号：[0043]如图4所示，本发明实施例中，所述建立源域卷积神经网络与目标域卷积神经网82,3。9[0049]利用目标域数据集对目标域卷积神经网络的自适应权重层与全连接层参数进行应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯

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