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基于随机森林的铝铸件内部缺陷类型识别研究
被引量:
5
1
作者
李璐
吴其洲
+1 位作者
刘桢杞
任鱼
《国外电子测量技术》
2018年第1期64-68,共5页
针对铝合金铸件内部4种固体夹杂缺陷(Al2O3、TiN、Fe、Mg)的类型识别问题,建立了含夹杂铝铸件的二维超声仿真模型,得到4种夹杂缺陷在材料内部的超声回波信号。对回波信号中的缺陷回波和底面回波分别进行EMD分解,得到各自的能量分布,...
针对铝合金铸件内部4种固体夹杂缺陷(Al2O3、TiN、Fe、Mg)的类型识别问题,建立了含夹杂铝铸件的二维超声仿真模型,得到4种夹杂缺陷在材料内部的超声回波信号。对回波信号中的缺陷回波和底面回波分别进行EMD分解,得到各自的能量分布,并结合缺陷回波和底面回波的峰值特征,以此构造输入特征量,然后利用随机森林对铝合金铸件进行诊断。实验结果表明,该方法能够准确分类铝合金圆柱体铸件内的夹杂缺陷类型,其识别准确率高达90.5%。
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关键词
类型识别
EMD
随机森林
夹杂缺陷
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职称材料
题名
基于随机森林的铝铸件内部缺陷类型识别研究
被引量:
5
1
作者
李璐
吴其洲
刘桢杞
任鱼
机构
中北大学电子测试技术国家重点实验室
出处
《国外电子测量技术》
2018年第1期64-68,共5页
文摘
针对铝合金铸件内部4种固体夹杂缺陷(Al2O3、TiN、Fe、Mg)的类型识别问题,建立了含夹杂铝铸件的二维超声仿真模型,得到4种夹杂缺陷在材料内部的超声回波信号。对回波信号中的缺陷回波和底面回波分别进行EMD分解,得到各自的能量分布,并结合缺陷回波和底面回波的峰值特征,以此构造输入特征量,然后利用随机森林对铝合金铸件进行诊断。实验结果表明,该方法能够准确分类铝合金圆柱体铸件内的夹杂缺陷类型,其识别准确率高达90.5%。
关键词
类型识别
EMD
随机森林
夹杂缺陷
Keywords
type identification
EMD
random forest
inclusion defects
分类号
TB551 [理学—声学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林的铝铸件内部缺陷类型识别研究
李璐
吴其洲
刘桢杞
任鱼
《国外电子测量技术》
2018
5
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