基于神经网络的厚壁深裂纹定量检测方法

发布时间：2023-04-21 19:39

　　由于涡流无损检测中检测信号的灵敏度随裂纹深度增加而降低,使得对深裂纹的检测较为困难且定量精度差。针对这一问题,本文采用神经网络的方法对ANSYS涡流仿真得到的数据进行训练,得到裂纹深度与阻抗信号的关系,进而达到对厚壁裂纹深度进行高精度定量识别的目的,最后通过实验对其验证。结果表明:本文所提出的基于神经网络厚壁深裂纹定量检测方法,可有效对5.00～15.00 mm深裂纹进行定量检测,定量识别准确率大于98%,可为深裂纹的定量检测提供参考。

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【文章目录】：
1 不同深度裂纹的阻抗信号仿真
2 基于神经网络的深裂纹定量识别结果
    2.1 神经网络输入层结构优化
    2.2 神经网络隐含层结构优化和识别结果
3 深裂纹定量结果实验验证
    3.1 实验验证
    3.2 实验结果与分析
4 结论



本文编号：3796127