【摘 要】
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以铝板为研究对象,首先基于超声仿真技术,设计了＂单发多收＂超声阵列探头,对位于铝板内部不同深度处的21类缺陷分别进行建模和仿真分析,并获取相应的时域信号;其次,基于主成分分
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以铝板为研究对象,首先基于超声仿真技术,设计了＂单发多收＂超声阵列探头,对位于铝板内部不同深度处的21类缺陷分别进行建模和仿真分析,并获取相应的时域信号;其次,基于主成分分析（principal component analysis,PCA）,对各缺陷的幅频初始特征进行提取,获得各缺陷的特征向量;最后,采用概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）对各缺陷进行定位分析。研究分别以21×9和21×4个缺陷为训练样本和测试样本,分析结果表明：缺陷定位的
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