10.3969/j.issn.1000-6656.2002.12.003
基于径向基函数神经网络的管道缺陷漏磁场分析
管道缺陷漏磁场的量化研究一直是个难题,提出了应用径向基函数(RBF)神经网络来对漏磁场插值计算和非线性逼近的必要性,建立了适合该问题的RBF网络模型,给出了学习算法,制作了常见的人工凹坑缺陷,并对其用该方法进行插值和漏磁场曲面重构.结果表明,该模型算法收敛速度快、自适应性强、所需数据量小、计算量少、拟和曲面效果好,能很好地反映缺陷漏磁场的分布,比其它插值方法更方便、有效,为管道缺陷检测量化提供了一种可行的方法.
漏磁检测、管道、缺陷漏磁场、径向基函数、插值法
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TG115.28(金属学与热处理)
2004-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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