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基于超声波信号的门式起重机无损快速探伤研究
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作者 车渝立 李群 杨泉 《中国标准化》 2024年第2期172-178,共7页
目前常规的门式起重机无损快速探伤方法主要通过采用探测设备对检测区域进行扫描识别,从而获取损伤信息,由于存在扫描盲区,导致无损探伤精度较低。对此,本文提出基于超声波信号的门式起重机无损快速探伤方法。通过采用多个相互独立且角... 目前常规的门式起重机无损快速探伤方法主要通过采用探测设备对检测区域进行扫描识别,从而获取损伤信息,由于存在扫描盲区,导致无损探伤精度较低。对此,本文提出基于超声波信号的门式起重机无损快速探伤方法。通过采用多个相互独立且角度不同的超声探头进行组合,缩小检测扫描盲区。并结合滤波算法对采集到的超声波信号数据进行去噪处理,同时提取超声信号的时域能量特征。最后通过计算超声波信号传输往返时间,获取起重机表面裂纹缺陷的具体位置,实现无损快速探伤检测。在实验中,对提出的方法进行了无损探伤性能的检验。经实验结果表明,采用提出的方法对不同类型的裂纹缺陷进行检测时,轴向定位误差值较低,具备较为理想的探伤检测精度。 展开更多
关键词 超声波信号 起重机 无损探伤 滤波算法
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融入改进的K-means聚类的协同过滤算法的研究与应用 被引量：1
2
作者 刘鑫 《软件》 2021年第3期97-99,共3页
本文通过对K-means聚类算法和协同过滤推荐算法的学习研究。针对基于用户的协同过滤算法的不足,将改进的K-means聚类算法融入其中,设计了基于K-means聚类算法的个性化推荐算法,并将其应用于旅游景点及线路的个性化推荐中,以提高个性化... 本文通过对K-means聚类算法和协同过滤推荐算法的学习研究。针对基于用户的协同过滤算法的不足,将改进的K-means聚类算法融入其中,设计了基于K-means聚类算法的个性化推荐算法,并将其应用于旅游景点及线路的个性化推荐中,以提高个性化推荐质量。实验结果表明,基于改进的K-means聚类的协同过滤算法缓解了初始数据的稀疏性问题,针对不同用户喜爱的旅游景点及线路推荐,在准确率和召回率两个方面证明可以提高个性化推荐的准确度。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 协同过滤算法 最小生成树
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