基于支持向量机和神经网络方法的应力腐蚀裂纹定量重构.pdf

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基于支持向量机和神经网络方法的应力腐蚀裂纹定量重构.pdf

2010年10月 电工技术学报 V01.25No.10 第25卷第10期 TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETY Oct. 20lO 基于支持向量机和神经网络方法的 应力腐蚀裂纹定量重构 耿强 田淑侠 黄太回 陈振茂 (西安交通大学强度与振动教育部重点实验室 西安 710049) 摘要 应力腐蚀裂纹具有类似于树枝分叉的复杂微观结构,其无损定量检测非常困难。提出 了利用神经网络和支持向量机方法的涡流检测应力腐蚀裂纹定量重构方案并进行了有效性验证。 首先将应力腐蚀裂纹等效为部分导电的半椭圆形平面裂纹,利用FEM—BEM混合法程序建立了涡 流检测训练信号集;其次,针对所选神经网络和支持向量机方法分别提出了相应的裂纹参数化和 阻抗信号特征提取方案,建立了应力腐蚀裂纹重构策略,在此基础上分别对模拟应力腐蚀裂纹进 行了重构。计算结果表明支持向量机方法对含噪声信号的反演效果明显好于神经网络,该法对于 应力腐蚀裂纹的定量重构更为有效。 关键词:应力腐蚀裂纹 神经网络方法 支持向量机 数字建模 定量重构 中图分类号:TMl54 ofStress Crack NeuralNetwork ReconstructionCorrosion Using and VectorMachine Support Techniques TianShuxia TaihuiChenZhenmao GengQiang Huang (MOE for andVibrationXi’all Xi’all710049China) KeyLaboratoryStrength JiaotongUniversity AbstraetStresscorrosion a micro—structuresimilarwithbifurcated crack(scc)hascomplex non-destructiveevaluationisdifficult.Inthis treebranchesandits quantitative schemesbasedonartificialneural vector networks(ANN)andsupportmachine(SVM)areproposed basedonaconductivecrackmodel.ECTfroma coil scannedoverthecrack signals pancakeprobe just aretakenasthesource forthecrackreconstruction.Alotof ECT are signals samplesignalsgenerated FEM-BEMcodeasdatasetsforANNandSVM forcrack a using hybrid training.Specialways and featureextractionareintroducedto thereconstr

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