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位置：标准分享网>无损检测论文>基于BP神经网络的复合材料超声波检测缺陷类型识别
基于BP神经网络的复合材料超声波检测缺陷类型识别

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2006-08-04

  • 授权方式：

    共享学习

  • 资料格式：

    PDF

  • 软件等级：

  • 官方主页：

    http://www.ndt88.com

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资料简介

以碳纤维复合材料的分层、孔隙和疏松缺陷的超声波检测信号为研究对象，对包含缺陷信息的复合材料超声波检测信号进行小波包变换，从近似系数及细节系数提取样本的特征值。建立并训练了一种用于实现缺陷识别的BP神经网络，该网络使用Levenberg-Marquardt算法可以快速地完成对数据的处理。使用该网络可进行缺陷类型的识别。

所属栏目

科研成果与学术交流

收稿日期

2006/8/4

作者单位

杨琳瑜:南昌航空大学，南昌 330063
于润桥:南昌航空大学，南昌 330063
卢 超:南昌航空大学，南昌 330063
张 维:南昌航空大学，南昌 330063

备注

杨琳瑜(1971-)，女，讲师，主要研究方向为电磁检测、超声检测、信号处理和系统工程应用。

引用该论文:

YANG Lin-yu,YU Run-qiao,LU Chao,ZHANG Wei.Carbon Fiber Composites Defect Recognition Based on BP Neural Network in Ultrasonic Testing[J].Nondestructive Testing,2007,29(8):450～452
杨琳瑜,于润桥,卢 超,张 维.基于BP神经网络的复合材料超声波检测缺陷类型识别[J].无损检测,2007,29(8):450～452


参考文献

【1】

李志军.先进复合材料的无损检测[J].北京：宇航材料工艺,2000,(5):28-31.

【2】

杨福生.小波变换的工程分析与应用［M］.北京：科学出版社,1999.

【3】

刘镇清，张海燕.人工神经网络及其在超声检测中的应用［J］.无损检测,2001,23(5):221-225.
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【关键词】 超声波检测 小波包变换 特征提取 BP神经网络  杨琳瑜 于润桥 卢 超 张 维

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