基于BP神经网络的超声表面波定量表征金属表层裂纹深度研究

论文摘要

针对超声参量-目标特征经验拟合方法预测金属表层裂纹深度准确性不高的问题,提出一种基于差异性与最小集合原则优选特征并训练BP神经网络的金属表层裂纹深度的声表面波（SAW）定量表征技术。该技术运用有限元法模拟激光激发SAW过程,提取裂纹引起的反射与透射SAW峰值、平均值等多个特征训练BP神经网络用以预测裂纹深度,实现不锈钢表层深度0. 1～2. 0 mm的20组开口裂纹定量表征。模拟结果表明:裂纹深度预测结果相对误差在3%以内,与经验拟合曲线预测结果相比,准确率提高60%以上。实验采用5 MHz表面波探头采集不锈钢试样表层深度1. 0与1. 5 mm预加工裂纹各20个反射波信号,通过BP神经网络预测的裂纹深度相对误差在0. 1%以内,验证了定量表征技术的可行性与准确性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 董珍一,林莉,孙旭,马志远

关键词: 声表面波,表层裂纹,神经网络

来源: 仪器仪表学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 力学,金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 大连理工大学无损检测研究所

基金: 国家自然科学基金(51675083,51805072),中国博士后科学基金(2018M641689)资助项目

分类号: TG115.285;TP183;O346.2

DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1904987

页码: 31-38

总页数: 8

文件大小: 588K

下载量: 165

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