【摘 要】
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采取声发射技术检测获得储罐底板声发射信息,结合储罐本身参数,用遗传算法(GA)与BP神经网络相结合的方法建立模型对储罐腐蚀情况进行了评估,分别建立了BP神经网络评价模型和G
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,交通运输部天津水运工程科学研究院
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采取声发射技术检测获得储罐底板声发射信息,结合储罐本身参数,用遗传算法(GA)与BP神经网络相结合的方法建立模型对储罐腐蚀情况进行了评估,分别建立了BP神经网络评价模型和GA-BP网络评价模型,并将两模型结果进行对比。结果表明, GA-BP储罐底板腐蚀网络评价模型较单独使用BP神经网络的评价模型具有更好的适应性和更高的预测精度,对声发射检测常压储罐腐蚀情况的评估具有参考价值,为我国自主研发常压储罐在线声发射检测评估系统提供了支持。
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