压力容器声发射信号人工神经网络模式识别方法的研究

摘要：

该文采用人工神经网络模式识别技术对现场压力容器各种声发射源信号特征参数进行了模式识别分析，提出了采用人工神经网络分类方法对压力容器声发射源信号进行定量分析的概念，从而找到了一种对声发射源严重度进行评价的新方法。设计和培训的人工神经网络可以给出一个多种因素产生的复合声发射源中裂纹扩展、氧化夹渣物断裂、残余应力释放和机械摩擦信号所占的比率。这一结果使声发射技术对压力容器安全状态的无损评价成为可能。

关键词： 压力容器 声发射 人工神经网络 模式识别

作者: 沈功田 段庆儒 周裕峰 李帮宪 刘其志

作者单位: 国家质量技术监督局锅炉压力容器检测研究中心

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国机械工程学会无损检测分会第七届年会/国际无损检测技术交流研讨会

会议地点: 汕头

会议语种:中文

页码: 89-92

在线出版日期: 1999-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）