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基于超声波检测的BP神经网络缺陷识别方法设计 被引量:14
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作者 刘松 顾继俊 +3 位作者 汪颖 陈磊磊 李云龙 李岩 《压力容器》 北大核心 2019年第8期62-66,49,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 石油储罐底板 超声波缺陷检测技术 BP神经网络 缺陷数据识别
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