利用SOM神经网络，对分类挑选的飞机疲劳过程采集的声发射波形信号进行模式识别分析，得到一组(300个)疑似裂纹的波形信号。其特点有：频谱图上同时出现三个明显的峰值，其能量相对较大，且频率基本固定。其中，第三峰值频率(168.5 kHz)与先前的试验数据(175.8 kHz)相接近，已具备了较明显的裂纹特征。

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科研成果与学术交流

收稿日期

2011/10/24

作者单位

胡振龙:南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室，南昌330063中国特种设备检测研究院，北京100013
沈功田:中国特种设备检测研究院，北京100013
邬冠华:南昌航空大学 无损检测技术教育部重点实验室，南昌330063
刘时风:北京声华兴业科技有限公司，北京100029
吴占稳:中国特种设备检测研究院，北京100013

备注

胡振龙(1986-)，男，硕士研究生，主要从事常规无损检测及声发射检测技术的研究。

引用该论文:

HU Zhen-Long,SHEN Gong-Tian,WU Guan-Hua,LIU Shi-Feng,WU Zhan-Wen.Pattern Recognition of Aircraft Fatigue Cracking Based on Waveform Analysis Method and Artificial Neural Networks of Acoustic Emission Signals[J].Nondestructive Testing,2012,34(3):4～7
胡振龙,沈功田,邬冠华,刘时风,吴占稳.飞机疲劳开裂声发射波形信号的人工神经网络模式识别方法[J].无损检测,2012,34(3):4～7

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