【摘 要】
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由于涡流无损检测中检测信号的灵敏度随裂纹深度增加而降低,使得对深裂纹的检测较为困难且定量精度差。针对这一问题,本文采用神经网络的方法对ANSYS涡流仿真得到的数据进行
【机 构】
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北方民族大学电气信息工程学院,北方民族大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51667001),国家民委化工技术基础重点实验室一般科研项目(2017HG06),北方民族大学重点科研项目(2019KJ36)
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由于涡流无损检测中检测信号的灵敏度随裂纹深度增加而降低,使得对深裂纹的检测较为困难且定量精度差。针对这一问题,本文采用神经网络的方法对ANSYS涡流仿真得到的数据进行训练,得到裂纹深度与阻抗信号的关系,进而达到对厚壁裂纹深度进行高精度定量识别的目的,最后通过实验对其验证。结果表明:本文所提出的基于神经网络厚壁深裂纹定量检测方法,可有效对5.00~15.00 mm深裂纹进行定量检测,定量识别准确率大于98%,可为深裂纹的定量检测提供参考。
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作者简介：张桂枝，肇名逸舟。1947年生，河北沧州人。现任中国老子书画院名誉院长，中国画院院士、副院长、一级美术师，中国工笔画学会理事，中国书画艺术家协会副主席。