超声波检测中缺陷的智能识别
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
1.02 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
为了实现超声检测对缺陷的智能识别,引入小波包分析与人工神经网络技术。该方法利用超声信号进行三层小波包分解,提取各频率成分能量为特征值。建立并训练了一种BP缺陷识别的神经网络,该网络使用Levenberg—Marquardt算法。实验分析表明,小波包分析和人工神经网络的引用能为缺陷类型提供有效的智能识别。相关论文
- 2021-09-02双级并联齿轮泵不同转速下流动特性的研究
- 2021-03-02加工回转分度类零件的工艺方案设计
- 2025-01-03基于正交试验的液晶屏老化炉优化设计
- 2021-05-25超临界锅炉给水泵级间密封间隙流动特性
- 2020-09-03应用动网格技术模拟分析滚动转子压缩机的瞬态流动



请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。