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基于神经网络的超声检测缺陷表征(英文)

罗雄彪;陈铁群

  提出了一种基于神经网络的缺陷表征方法.该方法采用Fischer线性判别分析对表征缺陷的时域信号的波形参数进行选择,并将这些参数作为神经网络的输入对智能缺陷表征系统进行训练,用概率神经网络和BP神经网络分别对缺陷的类型和大小进行识别.对135种人造焊接缺陷(裂纹、夹杂和气孔)的试验结果表明,文中方法对辨识缺陷表征信息和提高缺陷识别率非常有效.……   
[关键词]:超声检测;缺陷表征;无损评价;神经网络
[文献类型]:期刊
[文献出处]: 《华南理工大学学报(自然科学版)2005年04期
[格式]:PDF原版; EPUB自适应版(需下载客户端)