高级检索
ENGLISH

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

涡流脉冲热像技术中基于神经网络的检出/漏检预测研究

孙吉伟,  孙浩,  谢敏,  李泓江,  邓栋栋,  曹涛

downloadPDF
文章导航 > 红外技术  > 2020 >  42(8): 795-800
孙吉伟, 孙浩, 谢敏, 李泓江, 邓栋栋, 曹涛. 涡流脉冲热像技术中基于神经网络的检出/漏检预测研究[J]. 红外技术, 2020, 42(8): 795-800.
引用本文: 孙吉伟, 孙浩, 谢敏, 李泓江, 邓栋栋, 曹涛. 涡流脉冲热像技术中基于神经网络的检出/漏检预测研究[J]. 红外技术, 2020, 42(8): 795-800.
shu
SUN Jiwei, SUN Hao, XIE Min, LI Hongjiang, DENG Dongdong, CAO Tao. Prediction of Hit/Miss under Different Detection Conditions through Eddy Current Pulsed Thermography[J]. Infrared Technology , 2020, 42(8): 795-800.
Citation: SUN Jiwei, SUN Hao, XIE Min, LI Hongjiang, DENG Dongdong, CAO Tao. Prediction of Hit/Miss under Different Detection Conditions through Eddy Current Pulsed Thermography[J]. Infrared Technology , 2020, 42(8): 795-800.
shu

涡流脉冲热像技术中基于神经网络的检出/漏检预测研究

  • 中国华阴兵器试验中心,陕西华阴 714200

  • 中国华阴兵器试验中心

详细信息

  • 中图分类号: TG115.28

Prediction of Hit/Miss under Different Detection Conditions through Eddy Current Pulsed Thermography

    摘要
  • 摘要: 涡流脉冲热像技术是一种新型的无损检测技术,已在金属材料和复合材料的检测领域得到了广泛应用.检出/漏检则是评价被检测对象是否存在裂纹的重要标准,为解决目前检出/漏检研究需要大量实验数据的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的检出/漏检预测方法.首先,制作了30组含有不同尺寸疲劳裂纹的金属试件,并完成了15组不同检测条件下的裂纹检测实验.其次,分别绘制了3组检出概率曲线,并完成了不同检测条件对检出概率的影响分析.最后,为实现检出/漏检的可靠性预测,构建了基于BP神经网络的检出/漏检预测模型,并以50组数据为样本进行测试,实现了不同检测条件下不同尺寸裂纹的检出/漏检0误差预测.
    • HTML全文
    • 参考文献(0)
    • 相关文章
    • 施引文献
  • 资源附件(0)
  • 加载中
WeChat 点击查看大图
计量
  • 文章访问数:  164
  • HTML全文浏览量:  32
  • PDF下载量:  28
  • 被引次数: 0
出版历程

目录

    /

    返回文章
    返回

    版权所有 © 《红外技术》编辑部京ICP备000000000号-1

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发    百度统计