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J-GLOBAL ID：201702277134726622   整理番号：17A0356516

GA-BPニューラルネットワークに基づく微裂紋漏磁の定量的認識技術【JST・京大機械翻訳】

Magnetic Flux Leakage Quantitative Identification of Micro Crack Based on GA-BP Neural Network

著者 (5件)： Qiu Zhongchao (School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology, Advanced Manufacture Technology Center,China Academy of Machinery Science&Technology) ,  Zhang Weimin (School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology) ,  Zhang Ruilei (Hebei Aerospace Environmental Engineering Co.,Ltd) ,  Yu Xia (Navigation and Control Technology Research Institute,China North Industries Group Corporation) ,  Chen Guolong (School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology)
資料名： Beijing Ligong Daxue Xuebao  (Beijing Ligong Daxue Xuebao)
巻： 36  号： 11  ページ： 1101-1104,1121  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0652A  ISSN： 1001-0645  CODEN： BLXUEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 漏洩検出のための定量的認識技術において,欠陥サイズが1~10MMの大きい亀裂と,実際の自然亀裂との差異が大きい問題を解決するために,遺伝的アルゴリズムに基づく最適化BPニューラルネットワーク(GA-BP)アルゴリズムを,微小亀裂欠陥の定量的認識に適用した。この方法により,欠陥の幅と深さが0.50MM未満の微小亀裂を検出し,磁気双極子モデルに基づく理論計算とMFL試験の2つの方法を用いて,微小亀裂(0.10~0.30MM)の欠陥を検出した。実際の検出過程に干渉ノイズが存在するため、実験データの予測結果の誤差は理論計算データの予測結果より明らかに大きく、最大値はクラソンリグニンであるが、予測結果は基本的に微小亀裂のサイズの大きさを反映することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  最適化 ,  磁気双極子 ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  亀裂 ,  干渉 ,  遺伝的アルゴリズム ,  微小亀裂 ,  理論計算 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  改変 ,  進化的計算

著者キーワード (6件)： magnetic flux leakage ,  genetic algorithm(GA) ,  back propagation(BP) ,  neural network ,  micro crack ,  quantitative identification

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (1件)： 定量