CAJ | 학술논문

超声导波缺陷轮廓重构是指由检测到的缺陷回波信号重构缺陷轮廓及参数,是实现超声导波信号反演的关键.探讨了应用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)对缺陷轮廓进行重构的方法,并利用量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)优化LS-SVM及核函数的参数.LS-SVM的输入是缺陷所产生的回波信号,输出是缺陷轮廓数据,建立起由缺陷的回波信号到缺陷二维轮廓的映射关系.训练样本和测试样本由实验数据与仿真数据组成.该方法实现了缺陷的二维轮廓重构,并与BP(Back Propagation)神经网络、GRNN(Generalized Regression Neural Network)神经网络和常规遗传算法LS-SVM三种方法的重构效果进行了比较.结果表明,该方法速度快、精度高,并有很好的泛化能力,是一种行之有效的缺陷反演方法.
초성도파결함륜곽중구시지유검측도적결함회파신호중구결함륜곽급삼수,시실현초성도파신호반연적관건.탐토료응용최소이승지지향량궤(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)대결함륜곽진행중구적방법,병이용양자유전산법(Quantum Genetic Algorithm,QGA)우화LS-SVM급핵함수적삼수.LS-SVM적수입시결함소산생적회파신호,수출시결함륜곽수거,건립기유결함적회파신호도결함이유륜곽적영사관계.훈련양본화측시양본유실험수거여방진수거조성.해방법실현료결함적이유륜곽중구,병여BP(Back Propagation)신경망락、GRNN(Generalized Regression Neural Network)신경망락화상규유전산법LS-SVM삼충방법적중구효과진행료비교.결과표명,해방법속도쾌、정도고,병유흔호적범화능력,시일충행지유효적결함반연방법.