基于BP神经网络的焊接冷裂纹声发射信号特征识别

发布时间：2017-11-04 17:04

  本文关键词：基于BP神经网络的焊接冷裂纹声发射信号特征识别

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【摘要】：声发射技术能够监测焊接冷裂纹,但由于焊后冷却过程中干扰信号很多,并且监测时间长,使得人工分析、评价困难较大。以5个典型声发射信号参量为输入单元、开裂信号和噪声信号特性为输出单元,建立了一个能识别焊接冷裂纹开裂信号的BP神经网络。通过对SPV490Q钢平板刚性拘束焊接裂纹试验的数据进行训练和测试,验证了该网络的可行性。
【作者单位】： 东北石油大学;大庆炼化公司;大庆油田工程建设有限公司;
【基金】：黑龙江省博士后科研启动项目(LBH-Q14031)
【分类号】：TG441.7
【正文快照】： 0引言为满足高强度和轻量化的要求,国内外装备制造业普遍采用综合性能较好的低合金高强钢材料,但随着材料强度的增高,焊接结构中容易产生具有延迟特性的冷裂纹,使得设备存在安全隐患。因此,需要开展焊接冷裂纹的监测工作,以最大限度减小危险的发生。目前,声发射监测技术已有很

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本文编号：1140302