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基于动态权重的自适应PSO-BP神经网络焊接缺陷成因诊断
被引量:
4
1
作者
高昶霖
宋燕利
+1 位作者
左洪洲
章诚
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期98-106,I0009,I0010,共11页
焊接缺陷产生原因复杂,影响因素众多,基于人工智能的缺陷成因诊断算法成为焊接智能化的发展方向.将PSO-BP神经网络应用于焊接缺陷成因诊断,利用神经网络的连接学习机制代替传统专家系统的规则推理机制,并对PSO算法进行自适应调整,引入...
焊接缺陷产生原因复杂,影响因素众多,基于人工智能的缺陷成因诊断算法成为焊接智能化的发展方向.将PSO-BP神经网络应用于焊接缺陷成因诊断,利用神经网络的连接学习机制代替传统专家系统的规则推理机制,并对PSO算法进行自适应调整,引入动态权重因子,搭建自适应PSO-BP神经网络模型.结果表明,与传统PSO-BP神经网络模型相比,改进的PSO-BP神经网络模型训练所需要的迭代次数减少13.1%,诊断结果准确率从93.3%提高至96.7%,精确率从91.3%提高至98.3%,综合能力指标从91.7%提高至96.9%.改进算法能够明显提升焊接缺陷成因诊断的效率和精度,具有较好的工程应用价值.
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关键词
焊接缺陷成因
神经网络
动态权重
自适应
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职称材料
基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法
2
作者
章诚
宋燕利
+2 位作者
李汉培
高昶霖
左洪洲
《精密成形工程》
北大核心
2022年第12期153-159,共7页
目的针对目前大多数焊接缺陷自动特征提取方法存在的准确度较低的问题,研究满足准确度要求的X射线图像中焊接缺陷特征提取方法。方法对图像进行增强去噪预处理后,在初步确定焊缝区域的基础上,根据焊缝图像列灰度值曲线梯度特性,设计基...
目的针对目前大多数焊接缺陷自动特征提取方法存在的准确度较低的问题,研究满足准确度要求的X射线图像中焊接缺陷特征提取方法。方法对图像进行增强去噪预处理后,在初步确定焊缝区域的基础上,根据焊缝图像列灰度值曲线梯度特性,设计基于灰度值梯度的焊缝边界精确提取算法;以提取得到的焊缝精确边界为初始轮廓,提出基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法。结果基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法能够有效地提取气孔、夹渣、未熔合和未焊透等缺陷特征,准确率达到94.6%。结论所提方法克服了原始焊缝X射线图像质量较差、背景复杂的问题,能够精确提取焊缝区域边界,并准确地对各种焊接缺陷进行特征提取,具有较强的适应性和实用性。
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关键词
X射线图像
灰度值梯度
焊缝边界
改进DRLSE模型
特征提取
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职称材料
题名
基于动态权重的自适应PSO-BP神经网络焊接缺陷成因诊断
被引量:
4
1
作者
高昶霖
宋燕利
左洪洲
章诚
机构
武汉理工大学
武汉理工大学
武汉理工大学
湖北省齐星汽车车身股份有限公司
出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期98-106,I0009,I0010,共11页
基金
湖北省技术创新专项(2019AAA014)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB143)
+1 种基金
新能源汽车科学与关键技术学科创新引智基地(B17034)
教育部创新团队发展计划资助项目(IRT_17R83)。
文摘
焊接缺陷产生原因复杂,影响因素众多,基于人工智能的缺陷成因诊断算法成为焊接智能化的发展方向.将PSO-BP神经网络应用于焊接缺陷成因诊断,利用神经网络的连接学习机制代替传统专家系统的规则推理机制,并对PSO算法进行自适应调整,引入动态权重因子,搭建自适应PSO-BP神经网络模型.结果表明,与传统PSO-BP神经网络模型相比,改进的PSO-BP神经网络模型训练所需要的迭代次数减少13.1%,诊断结果准确率从93.3%提高至96.7%,精确率从91.3%提高至98.3%,综合能力指标从91.7%提高至96.9%.改进算法能够明显提升焊接缺陷成因诊断的效率和精度,具有较好的工程应用价值.
关键词
焊接缺陷成因
神经网络
动态权重
自适应
Keywords
cause of welding defects
neural network
dynamic weighting
adaptive
分类号
TG409 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法
2
作者
章诚
宋燕利
李汉培
高昶霖
左洪洲
机构
武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心
武汉理工大学湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心
湖北省齐星汽车车身股份有限公司
出处
《精密成形工程》
北大核心
2022年第12期153-159,共7页
基金
湖北省技术创新专项(2019AAA014)
教育部创新团队发展计划(IRT17R83)
新能源汽车科学与关键技术学科创新引智基地(B17034)。
文摘
目的针对目前大多数焊接缺陷自动特征提取方法存在的准确度较低的问题,研究满足准确度要求的X射线图像中焊接缺陷特征提取方法。方法对图像进行增强去噪预处理后,在初步确定焊缝区域的基础上,根据焊缝图像列灰度值曲线梯度特性,设计基于灰度值梯度的焊缝边界精确提取算法;以提取得到的焊缝精确边界为初始轮廓,提出基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法。结果基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法能够有效地提取气孔、夹渣、未熔合和未焊透等缺陷特征,准确率达到94.6%。结论所提方法克服了原始焊缝X射线图像质量较差、背景复杂的问题,能够精确提取焊缝区域边界,并准确地对各种焊接缺陷进行特征提取,具有较强的适应性和实用性。
关键词
X射线图像
灰度值梯度
焊缝边界
改进DRLSE模型
特征提取
Keywords
X-ray image
gray value gradient
weld boundary
improved DRLSE model
feature extraction
分类号
TG456.9 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态权重的自适应PSO-BP神经网络焊接缺陷成因诊断
高昶霖
宋燕利
左洪洲
章诚
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
2
基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法
章诚
宋燕利
李汉培
高昶霖
左洪洲
《精密成形工程》
北大核心
2022
0
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职称材料
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