压力容器声发射信号人工神经网络模式识别方法的研究

作     者：沈功田 段庆儒 周裕峰 李帮宪 刘其志 李春树 蒋仕良 SHEN Gong tian, DUAN Qing ru, ZHOU Yu feng, LI Bang xian, LIU Qi zhi (Center of Boiler and Pressure Vessel Inspection and Research, State Bureau of Quality and Technical Supervision of China, Beijing 100013, China) LI Chun shu, JIANG Shi liang

作者机构：国家质量技术监督局锅炉压力容器检测研究中心北京100013 天津石化公司机械研究所天津300271 

出 版 物：《无损检测》 (Nondestructive Testing)

年 卷 期：2001年第23卷第4期

页      码：144-146,149页

摘      要：采用人工神经网络模式识别技术对现场压力容器各种声发射源信号特征参数进行了模式识别分析 ,提出了采用人工神经网络分类方法对压力容器声发射源信号进行定量分析的概念 ,从而找到了评价声发射源严重程度的方法。设计和培训的人工神经网络可以给出一个多种因素产生的复合声发射源中裂纹扩展、氧化夹渣断裂、残余应力释放和机械摩擦信号所占的百分比。

主 题 词：声发射检验 压力容器 模式识别 信息处理 人工神经网络 

学科分类：080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 080102[080102] 0801[工学-力学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-6656.2001.04.002

馆 藏 号：203227689...