基于神经网络正向模型和蚁群算法的涡流检测自然裂纹形状重构

摘要：

以神经网络作为正向模型,蚁群优化算法作为反演方法,对采集的疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing,ECT)信号进行了反演,重构了裂纹形状.研究了算法中参数的不同选择对反演结果的影响.裂纹形状重构结果表明了神经网络正向模型的有效性和蚁群反演算法的可行性.

关键词：自然裂纹、涡流检测、神经网络、正向模型、蚁群算法、形状重构

所属期刊栏目：8

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

资助基金：广东省工业攻关计划2006B12401001

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1545-1549