还有其他人吗？这在某种程度上体现了一种心理上的唯我论（即认为只有自己存在）

《Personality and Individual Differences》：Is there anyone else out there? A measure of psychological solipsism

激光超声技术结合人工智能算法用于检测发圈定子焊缝中的空气夹杂物，通过CT扫描验证其有效性，解决了传统方法因复杂几何结构导致的信号干扰问题，相关数据集为未来研究提供基础。

　　在现代工业中，尤其是电动汽车和高效电机的发展背景下，发卡式定子（hairpin stator）作为一种新型的电机组件，正在逐步取代传统的绕线式定子。发卡式定子以其更高的槽填充率（slot fill factor）和较低的直流电阻（DC resistance）而受到青睐，从而提升了电机的效率。然而，这种技术也伴随着一些挑战，尤其是在焊接过程中容易产生空气夹杂物（air inclusions），这些缺陷可能会影响电机的性能和使用寿命。因此，如何高效且准确地检测和评估这些空气夹杂物成为研究的重点。

发卡式定子的制造过程涉及将铜棒（pins）通过激光焊接连接成对，以形成一个闭合的电路。这种焊接方式虽然提高了效率，但其复杂的几何结构使得焊接质量的评估变得困难。传统的检测方法，如X射线或光学检测，通常需要破坏性或接触式的方式，这在实际生产过程中难以实现。因此，非接触、非破坏性的检测方法显得尤为重要，而激光超声（Laser Ultrasonic, LUS）技术因其快速、高精度和适用于复杂几何结构的特性，被引入作为替代方案。

激光超声技术利用脉冲激光辐射产生超声波，并通过检测反射光束的相位变化或偏转来分析超声波的传播特性。这种方法不仅能够检测焊缝内部的缺陷，如空气夹杂物，还能在不接触样品的情况下完成检测，非常适合用于生产线上的实时检测。然而，由于发卡式焊缝的几何复杂性，传统的基于超声波信号分析的方法在提取空气夹杂物体积时存在一定的困难。这主要是因为焊缝结构中的几何特性（如间隙、表面曲率和过桥）会导致超声波信号的干扰，使得空气夹杂物的信号难以从背景噪声中分离出来。

为了克服这一挑战，研究团队提出了一种基于人工智能（Artificial Intelligence, AI）的方法，用于从激光超声B扫描图像中估算空气夹杂物的体积。这种方法通过构建一个神经网络（Neural Network, NN），利用B扫描图像作为输入，通过训练模型来识别与空气夹杂物相关的特征区域。与传统的基于能量分析的方法相比，AI方法能够更有效地处理复杂数据，并且在测试数据上的相关性达到了0.93，显著优于传统方法（如0.52和0.04）。这一结果表明，AI方法在处理发卡式焊缝这种复杂几何结构时具有更强的适应性和准确性。

为了验证AI方法的有效性，研究团队还对数据集进行了统计分析。他们将数据集分为训练集和测试集，并通过随机打乱标签的方式，评估模型是否能够真正从B扫描图像中学习到关于空气夹杂物的信息，而不是偶然地找到相关性。结果显示，当使用原始标签时，模型的平均相关性较高，而当标签被随机打乱时，相关性几乎为零。这说明AI模型确实能够从B扫描图像中提取与空气夹杂物相关的信息，并且具有良好的泛化能力。

此外，研究还探讨了不同测量配置对结果的影响。例如，通过改变激光激发位置和检测位置，可以调整超声波的能量分布，从而影响模型对空气夹杂物的识别能力。在一些情况下，较大的激发激光斑点有助于减少表面波（Surface Acoustic Waves, SAWs）的干扰，提高模型对内部缺陷的识别效果。然而，由于发卡式焊缝的几何结构独特，需要对不同区域的信号进行精细的处理，以确保模型能够准确地提取所需信息。

为了进一步提升模型的性能，研究团队还考虑了扩展训练数据集的可能性。通过增加更多的测量样本或引入数值模拟，可以进一步优化模型的参数，提高其对不同焊接条件的适应能力。此外，研究还建议将其他检测方法的数据（如光学测量、焊接参数分析等）整合到AI模型中，以提高对发卡式焊缝质量评估的全面性。

总体而言，这项研究为发卡式焊缝中空气夹杂物的检测提供了一种新的方法。通过结合激光超声技术和人工智能方法，研究团队成功地克服了传统方法在处理复杂几何结构时的局限性，实现了对空气夹杂物体积的较为准确的估算。这不仅有助于提高电机的生产质量，也为未来的非接触式、实时检测技术提供了理论支持和实际应用方向。随着AI技术的不断发展，这种结合有望在未来的电机制造中发挥更大的作用，推动更高效、更精确的缺陷检测技术的应用。