| BP神经网络和Duffing系统结合的超声导波管道检测研究 |
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| 引用本文： | 饶子玉,武静. BP神经网络和Duffing系统结合的超声导波管道检测研究[J]. 价值工程, 2022, 41(19): 101-104. DOI: 10.3969/j.issn.1006-4311.2022.19.033 |
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| 作者姓名： | 饶子玉 武静 |
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| 作者单位： | 青海大学土木工程学院,西宁810016,东莞理工学院,东莞523808 |
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| 摘 要： | ![]()
针对管结构中微小缺陷的定性分类问题,本文提出了一种基于深度学习和Duffing系统结合的超声导波管道检测研究。将BP神经网络与传统的超声导波技术相结合,对数值模拟信号分别提取小波变换得到的小波系数能量值,以及10个时域特征值,同时引入Duffing振子中的分维数缺陷识别方法,实现了管道缺陷中凹陷、裂缝、孔洞三种缺陷的分类识别。实验结果表明:在处理数值模拟管道超声导波信号的分类问题上,基于传统特征选取办法的BP神经网络识别准确率为86.35%,加入三个混沌系数后准确率提升至91.85%。
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| 关 键 词： | 超声检测 混沌系统 无损检测 神经网络 |
Research on Ultrasonic Guided Wave Pipeline Detection Combined with BP Neural Network and Duffing System |
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| RAO Zi-yu,WU Jing. Research on Ultrasonic Guided Wave Pipeline Detection Combined with BP Neural Network and Duffing System[J]. Value Engineering, 2022, 41(19): 101-104. DOI: 10.3969/j.issn.1006-4311.2022.19.033 |
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| Authors: | RAO Zi-yu WU Jing |
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| Abstract: | ![]()
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