铆钉孔裂纹量化网络

物理可解释高精度

融合缺陷量化物理知识与深度神经网络,在超声导波检测中同时实现高精度与可解释性。

Sun, Hongyu · 冯其波 · 黄松岭 · 李家琨 · 彭丽莎 · 李世松 · 涂君

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025

技术优势

预测精度提高

引入缺陷量化物理知识,使网络在有限数据下仍能准确量化裂纹尺寸。

依赖样本减少

网络不再依赖大规模数据集,降低数据采集成本。

具备可解释性

通过物理知识引导的融合架构,缓解深度神经网络的黑箱问题。

应用场景