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    基于神经网络的超声缺陷信号分类开题报告

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    基于神经网络的超声缺陷信号分类开题报告

    1、 毕业设计(论文) 开 题 报 告 题 目 _基于神经网络的超声缺陷信号分类基于神经网络的超声缺陷信号分类 _ _ 学 院 _ _ _ _ 专业及班级 _ _ _ 姓 名 _ _ _ _ _ 学 号 _ _ _ _ _ 指 导 教 师 _ _ _ _ _ 日 期 _ _ _ _ _ 题 目 基于神经网络的超声缺陷信号分类 选题类型 B 一、一、选题依据选题依据(简述国内外研究现状、生产需求状况, 说明选题目的、意义,列出主要参 考文献): 1.1 选题的目的及意义选题的目的及意义 随着现代工业的发展和人们物质生活水平的不断提高,大多人都越来越倾向于 对质量优异和结构安全性能良好的产品,这也就对

    2、于产品的可靠性能提出了很高的 要求,一旦产品发生任何故障或者失效不但造成重大经济损失,甚至还可能导致灾 难性的人员伤亡事故,造成严重的社会影响,因此无论实在生产过程中、还是在出 成品后,对于产品的质量、缺陷等检测工作都成为了生产过程中的重中之重,作为 目前尖端技术中的超声波检测技术-由于它的适应环境能力强,检测灵敏度高、 对人体无害、不破坏试件等优点,使其在各大行业中的应用日益广泛。 随着超声检测技术的发展,它以其不介入被测工件,不影响设备正常工作的优 点,广泛的应用于超声波探伤、测量等领域。例如:当被检测钢轨内部有一个雷文 却西安,将超声波套头放在被测钢轨某一表面,探头发出信号进入钢轨内部,

    3、当遇 到缺陷时会反射出信号,被探头接收后通过探伤仪把缺陷信号显示出来,通过超声 波试块的定位就可以对缺陷部位进行定位和定量1。 经过技术的不断改革和创新,人们逐渐意识到一般意义上的超声波检测在某些 方面与预期的结果还相差很远。例如:视觉信息处理时,它只有逻辑思维,而缺乏 形象思维。经过研究发现过去的技术只是善于解决结构性问题,而对于非结构性问 题则束手无策2。神经网络是通过连接强度的调整表现出类似人脑的学习、归纳和 分类特征。因此,研究其目的在于探索人脑加工、存储、搜索信息的机制,进而将 此原理用于多种信号的处理问题上。例如:在为了实现对木材孔洞却显得定量检测 中,用 RSM-SY5 非金属超

    4、声波检测仪对 50 个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测分 析得到 32 个小波包系数,提取七个频带呢信号的能量变化量,构造一个 32 维特征 向量作为 BP 神经网络的输入参数,然后进行识别。结果表明:色木孔洞大小的总 识别率达 88%,经过仿真、分心后,得到的训练结果比较理想3。 它可以提高我国无损检测技术的水平,跟上国际先进的工业检测步伐,使我国 在这方面的成就上一个新台阶。虽然我国在这方面已经展开研究与发展,但是在技 术应用上还是存在一定差距。因此,这项技术的开发和研究,是一项具有现实意义 的课题。 1.2 国内外研究现状国内外研究现状及应用及应用: 1.2.1 超声波信号处理技术发展现状

    5、超声波信号处理技术发展现状及应用及应用: 超声波是频率大于20 k H z 以上的声波, 是一种机械振动在媒质中的传播过 程,其方向性好、功率大、穿透能力强、能够引起空化作用,由于其有这这些特殊的 物理性质,因此他的应用技术在现代生产中发挥这独特的作用。据了解,目前美国 有600家电力公司下属1000多加电场主要用超声检测控制机组质量, 超声检测可靠性 达85%。统计显示,经过无损检测后的产品增值大致为:机械产品5%,国防等产品 12%18%,德国奔驰公司的汽车零部件经过无损检测后, 整车运行公里数提高了一倍, 大大提高了产品在国际市场的竞争力4。美国前总统里根曾说:没有先进的无损检 测技术,美国就不可能享有众多领域的领先地位。有关资料表明,国外每年出版的 无损检测的文献资料中有关超声检测的内容占45%。 这都说明了超声无损检测技术的 重要以及世界各国都对超声无损检测技术的重视程度。 目前的主要集中在: 1) 工业中的应用:超声探伤可对管材、焊缝等进行无损检测,利用脉冲式超声


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