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基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁检测定量化评价

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2015-07-13

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资料简介

介绍了利用遗传算法优化BP神经网络, 实现金属中微细裂纹漏磁检测定量化评价的基本原理。将遗传算法和人工神经网络有机结合, 进行漏磁定量化检测, 既提高了算法的全局搜索性, 又良好地适应于非线性问题。试验结果表明, 将该人工智能算法应用于工程实际, 能有效实现基于漏磁检测信号的金属中微细裂纹定量化评价。

所属栏目

试验研究

收稿日期

2015/7/13

作者单位

邱忠超:北京理工大学 机械与车辆学院, 北京 100081
张卫民:北京理工大学 机械与车辆学院, 北京 100081
果艳:北京理工大学 机械与车辆学院, 北京 100081
刘金:北京理工大学 宇航学院, 北京 100081
成明明:北京理工大学 宇航学院, 北京 100081

备注

邱忠超(1987-),男, 博士研究生, 主要研究方向为金属磁记忆、漏磁检测等电磁无损检测技术。

引用该论文:

QIU Zhong-chao,ZHANG Wei-min,GUO Yan,LIU Jin,CHENG Ming-ming.Evaluation on Quantitative Recognition of Micro Cracks by Magnetic Leakage Test Based on GA-BP Neural Network[J].Nondestructive Testing,2016,38(2):1～4
邱忠超,张卫民,果艳,刘金,成明明.基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁检测定量化评价[J].无损检测,2016,38(2):1～4


参考文献

【1】

杨秀江. 模块组合式三维电磁检测阵列传感器设计与研究［D］. 北京: 北京理工大学, 2014.

【2】

王长龙, 陈自立, 马晓琳, 等. 漏磁检测的缺陷可视化技术［M］. 北京: 国防工业出版社, 2014.

【3】

刘斌, 付英, 于慧, 等.基于GGA算法磁记忆检测模型的研究［J］.仪器仪表学报, 2014, 35 (10): 2200-2207.

【4】

桂延宁, 焦李威, 张福顺.基于小波和BP神经网络的无线电探测目标识别技术［J］.电子学报, 2003, 31(12): 1811-1814.

【5】

雷英杰, 张善文.MATLAB遗传算法工具箱及应用［M］.西安: 西安电子科技大学出版社, 2005.

【6】

孙洁娣, 温江涛, 靳世久.基于改进BP网络的管道安全检测技术研究［J］.仪器仪表学报, 2006, 27(6): 1647-1649.

【7】

种向婷. 基于GA-BP 神经网络的结构损伤识别研究［D］. 北京: 华北电力大学, 2014.

【8】

史金阳.管道漏磁检测缺陷识别方法的研究［D］. 沈阳: 沈阳工业大学, 2009.

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【关键词】 GA-BP神经网络 微裂纹 漏磁检测 定量化  邱忠超 张卫民 果艳 刘金 成明明

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