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基于神经网络正向模型和蚁群算法的涡流检测自然裂纹形状重构
基于神经网络正向模型和蚁群算法的涡流检测自然裂纹形状重构
来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jamesshen
【摘 要】
:
以神经网络作为正向模型,蚁群优化算法作为反演方法,对采集的疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing,ECT)信号进行了反演,重构了裂纹形状。研究了算法中参数的不同选择对反演结果
【作 者】
:
张思全
陈铁群
刘桂雄
谢宝忠
【机 构】
:
华南理工大学机械工程学院
【出 处】
:
科学技术与工程
【发表日期】
:
2008年6期
【关键词】
:
自然裂纹
涡流检测
神经网络
正向模型
蚁群算法
形状重构
natural crack eddy current testing artificial neur
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以神经网络作为正向模型,蚁群优化算法作为反演方法,对采集的疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing,ECT)信号进行了反演,重构了裂纹形状。研究了算法中参数的不同选择对反演结果的影响。裂纹形状重构结果表明了神经网络正向模型的有效性和蚁群反演算法的可行性。
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