多层粘接结构中脱粘界面的人工神经网络余弦变换谱特征识别

被引:16
作者
张建生
李明轩
机构
[1] 中国科学院声学研究所! 北京
[2] 中国科学院声学研究所!
关键词
人工神经网络; 超声检测; 模式识别; 检测信号; 超声波监测; 图象识别; 脱粘; 粘接结构; 橡胶层; 余弦变换;
D O I
10.15949/j.cnki.0371-0025.2001.04.011
中图分类号
TB553 [超声控制与检测];
学科分类号
摘要
针对钢-橡胶多层粘接结构中界面脱粘的超声检测难题,利用余弦变换(DCT)提取的表征检测信号的模式特征矢量,通过人工神经网络模式识别方法对不同界面脱粘时实验检测信号的正确识别,实现了脱粘一、二、三和四界面的检测。本文脱粘界面信号模式的人工神经网络识别系统对现代工业中NDT&NDE的自动化有着积极的意义。
引用
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