基于有限元分析的核燃料芯块热力耦合仿真模型研究的开题报告.docx
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基于全卷积网络的核燃料芯块表面裂纹检测算法研究的开题报告.docx
基于全卷积网络的核燃料芯块表面裂纹检测算法研究的开题报告一、研究背景核燃料是核电站运行的核心物质,而核燃料芯块表面裂纹的形成直接影响芯块的安全性能和寿命。传统的核燃料芯块表面裂纹检测方式主要是人工检测,但是这种方式存在着诸多问题,如准确率低、工作环境恶劣、工作效率低下等。同时,随着计算机视觉技术的发展和深度学习算法的兴起,用机器代替人工进行核燃料芯块表面裂纹检测已经成为了一种可行的方案。基于此,本研究将采用全卷积网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)作为核心技术,结合数学图像处
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基于无监督学习的核燃料芯块端面缺陷检测算法研究的开题报告一、研究背景核燃料芯块是核电站中的重要组成部分,其质量直接关系到核电站的运行稳定和安全。而核燃料芯块的制造过程存在一定的缺陷率,尤其是端面缺陷会导致燃料棒的失效,因此对端面缺陷的检测十分重要。传统的端面缺陷检测方法主要依靠人工目视检测,存在操作不便、效率低下、准确度不高等问题,同时还受到人为主观因素的影响,因此需要寻找一种新的检测方法。目前,计算机视觉技术在工业检测中得到了广泛应用。基于无监督学习的图像检测方法不需要大量标注数据,具有较高的鲁棒性和泛
核燃料芯块.pdf
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基于深度学习的核燃料芯块端面缺陷检测方法研究.docx
基于深度学习的核燃料芯块端面缺陷检测方法研究标题:基于深度学习的核燃料芯块端面缺陷检测方法研究摘要:随着核能安全的不断提升,核燃料芯块端面缺陷的检测成为了核电站运行中不可忽视的重要环节。传统的缺陷检测方法存在着效率低、准确率不高等问题。本论文针对这一问题,提出了一种基于深度学习的核燃料芯块端面缺陷检测方法。关键词:深度学习,核燃料芯块,缺陷检测一、引言核能技术作为清洁、高效的能源来源,在现代能源体系中发挥着重要作用。核电站作为核能技术的重要载体之一,其安全性成为人们关注的焦点。核燃料芯块是核电站中的关键部