基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别技术

• 作者: 张卫民 张瑞蕾 邱忠超 高玄怡
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳裂纹 PSO-LSSVM 定量识别 漏磁检测
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 1101-1104,1140
• 页数: 5页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 2952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2018.11.001

摘要

针对疲劳裂纹难以定量识别的问题,提出一种将主成分分析(PCA)和粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的建模方法,通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系,对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检测系统,采用疲劳拉伸试验制备一系列疲劳裂纹样本,通过疲劳裂纹漏磁定量识别实验,建立漏磁缺陷样本库,对基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别方法的可行性进行验证.结果表明,该方法能够有效定量识别尺寸小于1 mm;疲劳裂纹的宽度、深度,误差在0.1mm左右.

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	高玄怡	北京理工大学信息与电子学院	14	40	3.0	6.0