基于径向基函数神经网络的管道缺陷漏磁场分析

• 作者: 刘秋宏 王太勇 蒋奇 蒋罕
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: 漏磁检测 管道 缺陷漏磁场 径向基函数 插值法
• 年，卷（期）: 2002,（12）
• 页码范围: 515-518
• 页数: 4页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 3600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6656.2002.12.003

摘要

管道缺陷漏磁场的量化研究一直是个难题,提出了应用径向基函数(RBF)神经网络来对漏磁场插值计算和非线性逼近的必要性,建立了适合该问题的RBF网络模型,给出了学习算法,制作了常见的人工凹坑缺陷,并对其用该方法进行插值和漏磁场曲面重构.结果表明,该模型算法收敛速度快、自适应性强、所需数据量小、计算量少、拟和曲面效果好,能很好地反映缺陷漏磁场的分布,比其它插值方法更方便、有效,为管道缺陷检测量化提供了一种可行的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王太勇	天津大学机械工程学院	414	5889	35.0	51.0
2	蒋奇	天津大学机械工程学院	16	268	11.0	16.0
3	刘秋宏		1	18	1.0	1.0