论文摘要
针对石油储罐底板的缺陷损伤问题,建立局部储罐底板模型,应用超声波缺陷检测技术进行分析研究。利用ABAQUS有限元软件进行超声检测的模拟仿真分析,采集并保存接收信号,通过不同位置的发射/接收器信号时间差值对比,应用椭圆定位原理计算得到缺陷类型;从仿真模拟数据中选取不同的超声波回波信号作为神经网络的输入,借助于MATLAB软件训练出可识别底板缺陷的BP神经网络,选取多组数据进行测试,经验证,设计的BP神经网络对缺陷数据识别具有一定正确性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘松,顾继俊,汪颖,陈磊磊,李云龙,李岩
关键词: 石油储罐底板,超声波缺陷检测技术,神经网络,缺陷数据识别
来源: 压力容器 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 中国石油大学(北京)
基金: 国家重点研发计划项目(2017YFC0805803)
分类号: TE972;TP274.53;TP183
页码: 62-66+49
总页数: 6
文件大小: 1112K
下载量: 154
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标签：石油储罐底板论文; 超声波缺陷检测技术论文; 神经网络论文; 缺陷数据识别论文;