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基于模糊隶属度最大似然估计的焊缝隐性缺陷磁记忆信号识别
更新时间：2020-07-30
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    • 基于模糊隶属度最大似然估计的焊缝隐性缺陷磁记忆信号识别

    • Hidden defect metal magnetic memory identification for welded joints based on fuzzy membership and maximum likelihood estimation

    • “2020年7月30日东北石油大学机械科学与工程学院的海燕邢团队在《吉林大学学报（工学版）》发文，介绍了其在焊缝隐性损伤识别领域的研究进展，海燕邢专家建立了模糊隶属度最大似然估计识别模型，为解决焊缝残余应力集中、隐性损伤识别和定位难题提供了新方法。”
    • 海燕 邢 ，桦 葛 ，思岐 李 ，文光 杨 ，晓军 孙
    • 吉林大学学报（工学版） 2017年47卷第6期 页码：1854-1860
    • 作者机构：

      1.东北石油大学 机械科学与工程学院, 黑龙江 大庆 163318

      2.哈尔滨工业大学 航天学院, 哈尔滨 150001

      3.甘肃蓝科石化高新装备股份有限公司, 兰州 730070

    • 作者简介：

      邢海燕(1971-),女,教授,博士.研究方向:石油石化装备损伤检测及可靠性评价,机械设备状态监测与故障诊断.E-mail:xxhhyyhit@163.com

    • 基金信息：
      中石油科技创新基金项目(2015D-5006-0602);国家自然科学基金项目(11272084, 11472076,11072056);东北石油大学研究生创新科研项目(YJSCX2016-024NEPU);黑龙江省博士后科研启动基金项目(LBH-Q13035)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201706025     

      中图分类号：

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