基于GRNN-DBSCAN融合的敲击检测数据分析模型

• 作者: 李艳军 赵杨超 赵稀
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 故障诊断 敲击检测 数据处理 广义回归神经网络 DBSCAN算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TB302.5|V250.2
• 语种: 中文

摘要

敲击检测是广泛使用的一种原位无损检测方法,在浅表层损伤诊断方面快捷有效.然而在敲击策略及数据处理方面,敲击检测仍有待优化.针对敲击采样策略与数据处理,提出基于广义回归网络与基于密度的聚类算法的综合敲击检测策略与数据处理方法,经实验验证可实现对不同类型材料的故障点识别与精确定位,且其准确率稳定在95％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳军	南京航空航天大学民航学院	89	441	12.0	17.0
2	赵杨超	南京航空航天大学民航学院	2	1	1.0	1.0
3	赵稀	南京航空航天大学民航学院	1	0	0.0	0.0