机床与液压
機床與液壓
궤상여액압
MACHINE TOOL & HYDRAULICS
2013年
9期
186-188
,共3页
龚利红%李著信%许红%刘书俊
龔利紅%李著信%許紅%劉書俊
공리홍%리저신%허홍%류서준
金属磁记忆%感知器神经网络%管道缺陷
金屬磁記憶%感知器神經網絡%管道缺陷
금속자기억%감지기신경망락%관도결함
感知器神经网络可以在采用金属磁记忆技术查找管道隐性损伤的基础上,有效识别应力集中和宏观裂纹.对4项线性指标的感知器神经网络的计算机仿真分析,100次模拟的平均诊断正确率为71.2％.增加切向梯度和法向梯度乘积项的感知器神经网络识别效果最好,其100次模拟的平均诊断正确率达到了90.7％,显著高于线性模型的识别效果,可有效应用于金属磁记忆的管道缺陷监测.
感知器神經網絡可以在採用金屬磁記憶技術查找管道隱性損傷的基礎上,有效識彆應力集中和宏觀裂紋.對4項線性指標的感知器神經網絡的計算機倣真分析,100次模擬的平均診斷正確率為71.2％.增加切嚮梯度和法嚮梯度乘積項的感知器神經網絡識彆效果最好,其100次模擬的平均診斷正確率達到瞭90.7％,顯著高于線性模型的識彆效果,可有效應用于金屬磁記憶的管道缺陷鑑測.
감지기신경망락가이재채용금속자기억기술사조관도은성손상적기출상,유효식별응력집중화굉관렬문.대4항선성지표적감지기신경망락적계산궤방진분석,100차모의적평균진단정학솔위71.2％.증가절향제도화법향제도승적항적감지기신경망락식별효과최호,기100차모의적평균진단정학솔체도료90.7％,현저고우선성모형적식별효과,가유효응용우금속자기억적관도결함감측.
