| 基于声发射信号的铝合金材料损伤表征识别 |
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| 引用本文： | 张卫冬,张习文,杨斌,丁贤飞,艾轶博.基于声发射信号的铝合金材料损伤表征识别[J].北京科技大学学报,2013,35(5). |
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| 作者姓名： | 张卫冬 张习文 杨斌 丁贤飞 艾轶博 |
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| 作者单位： | 北京科技大学国家材料服役安全科学中心,北京,100083 |
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| 基金项目： | "十一五"国家科技支撑计划资助项目，国家自然科学基金资助项目，教育部中央高校基本科研业务专项 |
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| 摘 要： | 随着高速铁路的不断提速,高铁轻量化设计中广泛采用高强铝合金材料,但高速列车齿轮箱体服役安全评价亟待完善.本文针对高速列车齿轮箱体使用的铝合金材料服役特性,搭建了声发射检测拉伸试验系统,运用BP神经网络算法对声发射信号进行训练与识别,实现对箱体材料拉伸损伤表征识别与材料服役状态的安全预警.本研究为材料损伤状态的无损实时识别提供了一种识别与预警方法.
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| 关 键 词： | 铝合金 声发射 损伤探测 神经网络 模式识别 |
Damage characterization and recognition of aluminum alloys based on acoustic emission signal |
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| Keywords: | aluminum alloys acoustic emissions damage detection neural networks pattern recognition |
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