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基于多探头源数据融合的焊缝缺陷识别
  • ISSN号：0253-360X
  • 期刊名称：《焊接学报》
  • 时间：0
  • 分类：TG115.28[金属学及工艺—物理冶金;金属学及工艺—金属学]
  • 作者机构：[1]哈尔滨工业大学先进焊接与连接国家重点实验室,哈尔滨150001
  • 相关基金：国家自然基金资助项目（51175113,51105033）;国际合作项目（2007DFR70070）
作者： 胡文刚[1], 刚铁[1]
关键词： 超声检测, 缺陷识别, 数据融合, 神经网络, D—S证据理论
中文摘要：

当今的无损检测领域中，缺陷性质的识别是检测的难点，为此研究了一种基于多探头源数据融合的焊缝缺陷识别新方法．该方法通过对多探头信息的融合，提高了检测结果的可靠性及缺陷识别的准确性．选用两个不同入射角度的斜探头对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件分别进行了检测，提取缺陷的超声回波信号特征，构建基于特征层和决策层两级融合的多探头源缺陷智能识别分类器，实现五类焊缝缺陷的多源数据融合识别．在特征融合层采用了BP神经网络作为特衙融合器，并利用其融合输出构建每个探头源的基本概率分布函数及其对每类缺陷的基本概率赋值．在决策融合层利用D—S证据理论，合并每个探头源的基本概率分布函数，实现缺陷的融合智能识别．结果表明，该方法融合了多探头源的互补信息，有效的提高了缺陷的识别率，有助于焊缝质量的评定．

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期刊信息
  • 《焊接学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会 中国机械工程深地焊接学会 哈尔滨焊接研究所
  • 主编：王亚
  • 地址：哈尔滨市松北区创新路2077号
  • 邮编：150028
  • 邮箱：hjxbbjb@126.com
  • 电话：0451-86323218
  • 国际标准刊号：ISSN：0253-360X
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1178/TG
  • 邮发代号:14-17
  • 获奖情况:
  • 1990年获机械电子工业部年度优秀科技期刊二等奖,1992年获中国科学技术协会优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15422