基于BP神经网络的复合材料超声波检测缺陷类型识别

摘要：

以碳纤维复合材料的分层、孔隙和疏松缺陷的超声波检测信号为研究对象,对包含缺陷信息的复合材料超声波检测信号进行小波包变换,从近似系数及细节系数提取样本的特征值.建立并训练了一种用于实现缺陷识别的BP神经网络,该网络使用Levenberg-Marquardt算法可以快速地完成对数据的处理.使用该网络可进行缺陷类型的识别.

关键词：超声波检测、小波包变换、特征提取、BP神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

在线出版日期：2007-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：450-452,460