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期刊论文
铝合金弯曲损伤实验与BP神经网络识别
铝合金弯曲损伤实验与BP神经网络识别
来源 :黑龙江科技学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shiqingfang
【摘 要】
:
为准确识别铝合金的弯曲损伤,通过铝合金7N01三点弯曲实验,根据所提取声发射信号特征,采用三层BP神经网络对铝合金进行损伤识别。结果表明,铝合金弯曲损伤检测正确率达87.5%
【作 者】
:
孙昌立
朱荣华
【机 构】
:
黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,哈尔滨工业大学材料科学与工程学院
【出 处】
:
黑龙江科技学院学报
【发表日期】
:
2012年6期
【关键词】
:
神经网络
铝合金
声发射
损伤识别
neural network
aluminum alloy
acoustic emission
damage iden
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为准确识别铝合金的弯曲损伤,通过铝合金7N01三点弯曲实验,根据所提取声发射信号特征,采用三层BP神经网络对铝合金进行损伤识别。结果表明,铝合金弯曲损伤检测正确率达87.5%。BP神经网络技术与声发射方法能够准确识别7N01的弯曲损伤,为多参数、大数据量智能检测技术提供了参考依据。
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