焊接裂纹金属磁记忆信号的神经网络网络识别

摘要：

金属磁记忆检测技术是一种新型的利用铁磁材料内在信息对材料进行检测和评价的无损检测方法,对裂纹类缺陷进行早期检测具有潜在的优势.利用小波包分析技术,对水压试验条件下API 5L X70管线钢焊缝中有无焊接裂纹的金属磁记忆信号能量特征进行了分析,确定了焊接裂纹金属磁记忆信号的小波包能量特征,并利用其作为输入特征向量建立了BP(back propagation)神经网络,对焊缝中是否含有裂纹等缺陷进行智能识别.结果表明,利用小波包能量和神经网络技术可以较好的实现焊接裂纹的识别.

关键词： 焊接裂纹 金属磁记忆 神经网络 特征识别 无损检测 管线钢

作者: 邸新杰 李午申 白世武 刘方明

作者单位: 天津大学材料科学与工程学院,天津,300072 天津大学材料科学与工程学院,天津,300072;中国石油天然气管道科学研究院,河北,廊坊,065000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二次全国焊接学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 13-16

在线出版日期: 2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）