基于GA-BP模型的锆合金管材超声检测参数优化

摘要：

针对实际生产中锆合金管材超声检测参数优化问题,基于少量超声检测数据,利用遗传算法(G A)改进的BP神经网络(GA-BP)建立了管材超声检测参数优化模型.模型结构选取三层网络,其中输入层为导套间隙、送进速度、重复频率、旋转速度和水层厚度,输出层为人工缺陷重复检测的标准偏差.为避免因输入层节点数过多带来噪声影响预测精度,采用主成分分析(PCA)法对输入层进行了降维,最终形成2-5-1拓扑结构.利用该优化模型,确定出 Φ8.08 mm×0.55 mm的Zr-4管材超声检测的最佳参数为:管材旋转速度4000 r/min、送进速度6 m/min、仪器重复频率15 kHz.进一步生产检测表明,新型GA-BP模型的应用可为核用锆合金管材超声检测参数优化提供一种新的技术手段.

关键词：超声检测、GA-BP模型、主成分分析、锆管材、参数优化

分类号：TP274.+53;TP391.7(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：40-42