基于 GA-BP 神经网络的微裂纹漏磁检测定量化评价

• 作者: 刘金 张卫民 成明明 果艳 邱忠超
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: GA-BP 神经网络 微裂纹 漏磁检测 定量化
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 2912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11973/wsjc201602001

摘要

介绍了利用遗传算法优化 BP 神经网络，实现金属中微细裂纹漏磁检测定量化评价的基本原理。将遗传算法和人工神经网络有机结合，进行漏磁定量化检测，既提高了算法的全局搜索性，又良好地适应于非线性问题。试验结果表明，将该人工智能算法应用于工程实际，能有效实现基于漏磁检测信号的金属中微细裂纹定量化评价。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张卫民	北京理工大学机械与车辆学院	74	772	14.0	24.0
2	邱忠超	北京理工大学机械与车辆学院	16	91	6.0	9.0
3	果艳	北京理工大学机械与车辆学院	6	19	3.0	4.0
4	刘金	北京理工大学宇航学院	1	5	1.0	1.0
5	成明明	北京理工大学宇航学院	1	5	1.0	1.0