【摘 要】
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针对实际生产中锆合金管材超声检测参数优化问题,基于少量超声检测数据,利用遗传算法(GA)改进的BP神经网络(GA-BP)建立了管材超声检测参数优化模型。模型结构选取三层网络,其中输
【机 构】
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国核宝钛锆业股份公司,国家能源核级锆材研发中心,陕西省核级锆材重点实验室
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针对实际生产中锆合金管材超声检测参数优化问题,基于少量超声检测数据,利用遗传算法(GA)改进的BP神经网络(GA-BP)建立了管材超声检测参数优化模型。模型结构选取三层网络,其中输入层为导套间隙、送进速度、重复频率、旋转速度和水层厚度,输出层为人工缺陷重复检测的标准偏差。为避免因输入层节点数过多带来噪声影响预测精度,采用主成分分析(PCA)法对输入层进行了降维,最终形成2-5-1拓扑结构。利用该优化模型,确定出Φ8.08mm×0.55mm的Zr-4管材超声检测的最佳参数为:管材旋转速度4 000
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