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基于粒子群优化BP神经网络的超声波缺陷位置预测∗

2021-06-29郑洲洲邵钰奕

计算机与数字工程 2021年6期
关键词:优化检测

张 岩 郑洲洲 邵钰奕

(青岛科技大学机电工程学院 青岛 266061)

1 引言

随着科学技术的发展,国家对用于海底作业的机器需求量日益增加。截止目前,我国用于各种海洋作业的设备已近百种。因海洋设备不可靠而引起的故障频繁发生,海洋平台倾复和爆炸造成机毁人亡的事故偶有发生[1]。海底机器的安全检查在海底机器的寿命评估上扮演着一个重要的角色。在过去的数十年中,对于海底设备的安全检测,人们做了很多研究。目前用于设备的缺陷检测方法大体分为电磁探伤检测[2]、X光检测[3]、热成像检测[4]、涡流检测[5]和超声波检测[6]。由于海洋水下检测的特殊性,电磁探伤、X光探伤、热成像探伤以及涡流探伤并不具有较好的检测效果。

在过去一些年,超声波检测方法,尤其蓝姆波检测,已经引起了极大的关注。蓝姆波被广泛的运用于零件的无损检测,厚度测量等[7]。因蓝姆波在水中可长距离传播,低衰减和其能够探测结构内部的损伤的特性,在海底设备的检测中运用广泛。在超声波检测中,对于波形的分析处理直接关系到缺陷的准确定位。在一些超声波检测到的波形数据中,存在缺陷波、回波和杂质波非常相似的情况。这就要求检测人员熟悉在实际检测中铸件的工艺特性,以及不同部位易产生缺陷的特征,并能通过对缺陷波形和底波回波的细微差别来分析估计缺陷的性质[8]。这种估计主观因素影响较大,易产生较大误差。张等[9]运用图像处理的方法对水下采集的缺陷钢板波形图进行处理实现了缺陷波的定位从而确定缺陷的位置,该方法过于依赖图像处理的结果,易受图像中噪声的影响导致定位缺陷失败。……

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