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超声检测缺陷分类的小波分析与神经网络方法
  • ISSN号：1000-1964
  • 期刊名称：《中国矿业大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TG441.7[金属学及工艺—焊接]
  • 作者机构：中国矿业大学机电工程系!北京100083, 同济大学声学研究所!上海200092, 中国矿业大学机电工程学院!江苏徐州221008
  • 相关基金：国家自然科学基金!(59975085)
作者： 吴淼, 张海燕
关键词： 超声检测, 小波分析, 焊接, 缺陷分类, 神经网络
中文摘要：

根据金属超声检测中缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，提出了一种基于小波变换和模式识别技术的缺陷宁性分类方法，重点研究了利用小波变换提取反映缺陷性质的特征值以及动用模式识别技术对特征值进行缺陷定性识别的方法。为验证上述方法，设计了实验系统，同时对信号的采集异常信号的剔除等问题进行了研究。利用实际焊接试样进行了实验，经小波变换提取缺陷特征值，然后采用ＢＰ（ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｎｏ）神经网络，使缺

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期刊信息
  • 《中国矿业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:中国矿业大学
  • 主编：骆振福
  • 地址：江苏省徐州市中国矿业大学学报编辑部
  • 邮编：221008
  • 邮箱：journal@cumt.edu.cn
  • 电话：0516-83995103 83995113 83995897
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1964
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1152/TD
  • 邮发代号:28-73
  • 获奖情况:
  • 1999年在全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀期...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,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,美国剑桥科学文摘,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:26420