神经网络方法在涡流无损检测定量分析中的应用.pdfVIP

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2015-09-09 发布于重庆
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神经网络方法在涡流无损检测定量分析中的应用.pdf

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第34 卷第6 期西安交通大学学报 V ol. 34 6 2000 年6 月 JOURNA L OF X IAN JIA OT ON G UNIVERSIT Y Jun. 2000 : 0253987X 2000) 孙晓云, 袁斌, 盛剑霓 , 7 10049, ) : 采用人工神经网络完成涡无损检测中缺损的定量识别. 首先, 用数值方法分析了阻抗增量的幅值相位与缺损尺度的关系, 得出结论: 用相位值来表征缺损深度效果更好, 精度更高. 然后, 应用小波边缘检测方法确定的信号特征值作为网络的输入, 结果表明: 计算量大为减小, 网络结构得到了简化. : 神经网络; 涡无损检测; 小波边缘检测 : T M 15 1 : A Artif icial Neural Network Applied to Eddy Current Nondestructive Testing Sun X iaoyun , Yuan Bin, Sheng Jianni X ian Jiaot ong U niversit y , X ian 7 10049, China) Abstract: A rt if icial neural net w ork AN N) is applied t o eddy current nondest ruct ive t est ing ECNT ) for detect ing defects. Aft er est ablishing the correlation betw een the amplit ude or phase w ith the defect size, phase value w as found to correlate bett er w ith t he depth of defect . Wavelet edge detect ing met hod can be used finding f ree edges. T he result s w ere used as inputs to A NN for analysis. Keywords: ar tif icial neural netw rk ; E CN T ; w av elet edge detecting . , . , . , , , . . , , , , . . , [ 1~ 4] [ 5] , , 1 . , 1. 1 1 , : : , , 1971 1 , ; ) , , , , . : 9 8069 82 1) . 6 , : 7 1 . , , 3 16 mm, L , D, yoz , mm , x , y ) . p p . , , 表1 线圈和导体参数