基于声发射特征参量的焊接冷裂纹智能识别方法研究

摘要：

在运用声发射技术监测冷裂纹的过程中,由于焊后冷却过程中干扰信号多,且监测时间长,使人工分析、评价的困难加大.为降低分析难度与减小工作量,本文以5个典型的声发射信号参量为输入单元、开裂信号和噪声信号特性为输出单元,建立了一个能识别冷裂纹开裂信号的BP神经网络.并通过对15CrMoR钢斜y型坡口焊接冷裂纹实验的数据进行训练和测试,验证了该网络的可行性.

关键词： 压力容器用钢 坡口焊接 冷裂纹 智能识别 声发射特征

作者: 孔德慧 周俊鹏 张颖 张盛璃 戴光

作者单位: 东北石油大学,黑龙江大庆163318 东北石油大学,黑龙江大庆163318;大庆油田工程建设有限公司,黑龙江大庆163453 大庆炼化公司,黑龙江大庆163411

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国第十五届声发射学术研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 42-46

在线出版日期: 2016-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）