基于小波神经网络的火炮裂纹形状重构

• 作者: 傅君眉 徐章遂 王长龙 陈鹏
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 材料检测与分析技术 漏磁 裂纹重构 小波神经网络 多分辨率逼近 磁偶极子 火炮身管
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 379-382
• 页数: 4页
• 分类号: TG115.28+|TJ306
• 字数: 3126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1093.2005.03.022

摘要

介绍了漏磁无损检测的原理和漏磁场数学模型,提出了用小波神经网络对裂纹形状重构.在仿真试验中,用训练样本对小波神经网络进行训练逼近裂纹形状,训练采用随机梯度下降算法.训练样本来自漏磁场数学模型数据和测量的火炮漏磁信号,用测量数据重构裂纹形状.小波神经网络是多分辨率逼近,通过改变网络的分辨率控制输出精度.结果表明,小波神经网络能够精确地重构裂纹.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐章遂		80	630	15.0	20.0
2	陈鹏		62	344	10.0	14.0
3	傅君眉	西安交通大学电信学院	78	1215	18.0	32.0
4	王长龙	西安交通大学电信学院	89	339	10.0	14.0