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超声检测中人工神经网络对缺陷定量评价
分析了均匀各向同性介质的超声检测中,耦合因素和仪器因素造成的脉冲回波幅度的差异,提出了误差校正方法。以校正后的缺陷回波和底面反射波的峰-峰值为特征量,利用人工神经网络进行缺陷类型识别和大小评价。为模拟自然缺陷的二基本要素——光滑曲面和带棱边的平面,用有机玻璃制作了代表性的横穿孔和平底孔缺陷样品共18个.对18个缺陷样品的缺陷回波和底面反射波的峰-峰值测量了四次,并进行的校正.用人工神经网络对这组缺陷样品进行的处理结果表明:(1)设定的缺陷类型全部准确识别。(2)估计缺陷大小与标称孔径吻合较好。最后,对测量误差和缺陷大小估计误差进行了分析。
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声学学报
2000年01期
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