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基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法
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作者 王新颖 刘岚 +2 位作者 陈海群 胡磊磊 谢逢豪 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期84-89,共6页
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波... 针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。 展开更多
关键词 发射无损检测 腐蚀阶段预测 K-MEANS聚类算法 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲁棒性
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机械设备薄板件的声发射波束形成缺陷定位
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作者 陈邦杰 王贵勇 柳小勤 《农业装备与车辆工程》 2023年第1期64-68,74,共6页
针对薄板件不易察觉的内部缺陷,需要在不能破坏薄板件基础上进行无损检测,其中声发射无损检测应用较为广泛。声发射无损检测最常用的直线阵列存在垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题,同时波束形成产生的旁瓣和主瓣较宽会影响定位精度... 针对薄板件不易察觉的内部缺陷,需要在不能破坏薄板件基础上进行无损检测,其中声发射无损检测应用较为广泛。声发射无损检测最常用的直线阵列存在垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题,同时波束形成产生的旁瓣和主瓣较宽会影响定位精度。对此提出了针对薄板件内部缺陷的低频结合高频二次声发射波束形成定位新方法,即先通过分析主瓣、旁瓣参数与最大旁瓣级MSL来确定信号定位高低两种频带,再通过信号包络低频定位确定主瓣范围,最后通过确定的主瓣范围缩小扫描范围进行信号滤波高频定位。结果表明,该法避免了波束形成主瓣较宽及存在旁瓣的影响,对薄板件缺陷定位精度很高,同时还解决了直线阵列垂直于阵列方向定位分辨率较低的问题。 展开更多
关键词 机械设备 薄板件 内部缺陷 发射无损检测 波束形成 主瓣旁瓣 最大旁瓣级 信号包络 信号滤波
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声发射技术在金属疲劳断裂研究中的应用 被引量:4
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作者 柴孟瑜 段权 张早校 《化工机械》 CAS 2015年第6期735-741,777,共8页
介绍了疲劳和声发射的概念,详细综述了金属材料在疲劳和腐蚀疲劳过程中的声发射信号特征与声发射源机制,全面分析了疲劳过程中声发射信号的影响因素(应力比、加载频率、微观组织)并基于声发射信号对剩余疲劳寿命进行预测,同时指出了研... 介绍了疲劳和声发射的概念,详细综述了金属材料在疲劳和腐蚀疲劳过程中的声发射信号特征与声发射源机制,全面分析了疲劳过程中声发射信号的影响因素(应力比、加载频率、微观组织)并基于声发射信号对剩余疲劳寿命进行预测,同时指出了研究现状和存在的问题,并探讨了进一步研究的方向和思路。 展开更多
关键词 金属材料腐蚀疲劳 发射无损检测
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