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题名基于小波神经网络的火炮裂纹形状重构
被引量：10
- 1
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作者
王长龙
徐章遂
傅君眉
陈鹏
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机构
西安交通大学电信学院
军械工程学院
军械工程学院
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期379-382,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目 (5 0 175 10 9)
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文摘
介绍了漏磁无损检测的原理和漏磁场数学模型,提出了用小波神经网络对裂纹形状重构。在仿真试验中,用训练样本对小波神经网络进行训练逼近裂纹形状,训练采用随机梯度下降算法。训练样本来自漏磁场数学模型数据和测量的火炮漏磁信号,用测量数据重构裂纹形状。小波神经网络是多分辨率逼近,通过改变网络的分辨率控制输出精度。结果表明。
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关键词
材料检测与分析技术
漏磁
裂纹重构
小波神经网络
多分辨率逼近
磁偶极子
火炮身管
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Keywords
measuring and analyzing for material
magnetic flux leakage
flaw profiles reconstruction
wavelet neural network
multi-resolution approximation
magnetic dipole
gun barrel
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分类号
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
TJ306
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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题名双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术
被引量：5
- 2
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作者
徐超
王长龙
孙世宇
陈鹏
绳慧
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机构
军械工程学院电气工程系
军械工程学院基础部
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期730-735,共6页
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基金
军队科研计划项目(2010530)
总装科技创新工程项目(7130543)
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文摘
在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF进行训练。为了提高径向基神经网络的适应性和精度,提出了一种新的训练算法。首先确定最优分解层数,然后利用梯度下降法修正网络的权值。对不同分辨率和不同信噪比下的漏磁信号进行了重构,并与其他方法进行了比较。结果表明,双小波神经网络迭代模型能够实现漏磁缺陷的精确逼近,具有良好的鲁棒性,是有效的二维轮廓重构方法。
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关键词
人工智能
双小波神经网络迭代模型
二维缺陷重构
多分辨率逼近
材料检测与分析技术
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Keywords
artificial intelligence
dual wavelet neural network iteration model
2-D defect reconstruction
multi-resolution approximation
material examination and analysis
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
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