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摘要:
为了提高金属零件表面绝缘涂镀层厚度测量精度,以某型电涡流位移流传感器为例,开展3种不同曲率的曲面试件标定试验;对比分析9次多项式、7项傅里叶级数、多峰高斯函数和径向基函数神经网络这4种标定方法的误差平方和、均方根、决定系数以及单点运算时间;综合评价4种标定方法在测量精度、计算速率方面的优劣,为涡流位移传感器在不同应用场合的标定方法选择提供参考.针对燃料贮箱外表面聚氨酯泡沫层厚度测量要求,选用基于径向基函数神经网络的曲面基体涡流测厚法进行验证试验.结果表明,通过优化标定方法,测量误差可以控制在-0.15~ 0.15 mm.
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文献信息
篇名 曲面基体绝缘涂镀层涡流测厚高精度标定方法
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 涡流测厚 高精度标定 高斯多峰拟合 径向基函数神经网络
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 1218-1227
页数 10页 分类号 TG156
字数 6075字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.06.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈明 上海交通大学机械与动力工程学院 192 1907 22.0 35.0
2 安庆龙 上海交通大学机械与动力工程学院 41 255 11.0 14.0
3 徐锦泱 上海交通大学机械与动力工程学院 9 15 2.0 3.0
4 任斐 18 43 4.0 5.0
5 陶正瑞 上海交通大学机械与动力工程学院 3 0 0.0 0.0
6 王力 17 63 4.0 7.0
7 党嘉强 上海交通大学机械与动力工程学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
涡流测厚
高精度标定
高斯多峰拟合
径向基函数神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
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6
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81907
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