神经网络技术在声发射定位中的应用
  • 【摘要】

    针对时差定位方法受很多因素影响的弊端,本文把神经网络技术应用到声发射源定位当中.为降低输入样本的数量,提取最能揭示声发射的特征参数和运用主元分析技术;采用增加隐含层神经元个数探讨它们的误差变化来确定隐含层;运用附加动量法和优化选取初始阈值等措施进行网络设计.最后,把设计好的网络运用到实例当中,通过与实际缺陷位置的比较,结果表明:选择合理的网络结构和输入参数可以准确地定出结构损伤位置,且精度有较大的... 展开>>针对时差定位方法受很多因素影响的弊端,本文把神经网络技术应用到声发射源定位当中.为降低输入样本的数量,提取最能揭示声发射的特征参数和运用主元分析技术;采用增加隐含层神经元个数探讨它们的误差变化来确定隐含层;运用附加动量法和优化选取初始阈值等措施进行网络设计.最后,把设计好的网络运用到实例当中,通过与实际缺陷位置的比较,结果表明:选择合理的网络结构和输入参数可以准确地定出结构损伤位置,且精度有较大的提高、计算更有效、简单. 收起<<

  • 【作者】

    李冬生  何林  欧进萍 

  • 【作者单位】

    哈尔滨工业大学土木工程学院,哈尔滨150090

  • 【会议名称】

    中国第十届声发射学术研讨会

  • 【会议时间】

    2004-07-30

  • 【会议地点】

    黑龙江大庆

  • 【主办单位】

    中国机械工程学会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    神经网络  声发射源定位  附加动量法  主元分析  声发射  结构损伤检测