| 基于广义回归神经网络的交流电磁场检测裂纹量化研究 |
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| 引用本文： | 李伟,陈国明,郑贤斌.基于广义回归神经网络的交流电磁场检测裂纹量化研究[J].石油大学学报(自然科学版),2007,31(2):105-109. |
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| 作者姓名： | 李伟 陈国明 郑贤斌 |
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| 作者单位： | 李伟（中国石油大学,机电工程学院,山东,东营,257061）
陈国明（中国石油大学,机电工程学院,山东,东营,257061）
郑贤斌（中国石油大学,机电工程学院,山东,东营,257061） |
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| 基金项目： | 国家"863"计划资助项目(2002AA616060) |
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| 摘 要： | 考虑到目前交流电磁场检测中裂纹量化精度和智能化水平的不足,将广义回归神经网络(GRNN)引入到交流电磁场检测技术中来,在有限元仿真试验基础上,选择了作为输入元素的交流电磁场信号特征向量,构建了一种适合于交流电磁场检测裂纹量化分析的GRNN模型,并利用归一化处理后的一些离散数据作为网络的训练和检测样本,使网络完成对整个裂纹交流电磁场范围内的主要信息的存储,从中发现输出和输入之间的内在关系,完成对未知点的预测.结果表明,与传统的线性插值方法以及BP网络相比,该方法建模简单,预测精度高,对原始数据的分布和边界条件无特别要求,推广性能强,人为调节参数少,收敛速度快,更为智能化,尤其在获得已知样本稀少的情况下仍能表现出极强的适应性,从而保证了模型的精度和推广性能,为交流电磁场检测裂纹量化提供了一种智能高效的方法.
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| 关 键 词： | 无损检测 交流电磁场检测 裂纹量化 广义回归神经网络 |
| 文章编号： | 1673-5005(2007)02-0105-05 |
| 修稿时间： | 2006年8月22日 |
Crack sizing for alternating current field measurement based on GRNN |
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