基于神经网络管道缺陷识别技术探讨

论文片段—摘要5-6Abstract6-8致谢8-13章绪论13-211.1研究背景13-141.2无损检测技术的概述14-151.2.1无损检测的及特点141.2.2无损检测方法的简介14-151.3缺陷无损检测方法的选择15-161.4国内外漏磁检测技术的研究现状16-181.4.1国外漏磁检测技术的发展16-171.4.2我管道论文,缺陷论文,识别论文,有限元论文,漏磁检测论文,神经网络论文,ANSOFT论文,
摘要：漏磁检测技术是国内外最的管道缺陷检测方法之一,检测的可靠性和速度都较高,这一技术越来越多的被用在管道缺陷的检测上普通论文格式范文。缺陷识别是管道漏磁检测系统的组成,只有正确的识别,才为业主准确的信息,判断管道能否被使用硕士论文答辩。现代计算机技术的发展,对管道的检测不仅仅局限于发现缺陷,更为的是对缺陷定量分析,也就是说,由缺陷漏磁信号反演到缺陷实际参数的问题。三维有限元分析方法,建立了管道三维有限元漏磁检测模型,了缺陷漏磁信号,并选用神经网络算法,对的漏磁信号反演,了缺陷的几何参数论文的标准格式。的主要如下:1.基于漏磁检测原理,研究了缺陷漏磁检测系统以及检测的流程,对缺陷的特征参数与漏磁场之间的关系了分析。2.利用有限元理论,借助ANSOFT有限元分析软件,将有限元方法用到三维缺陷检测模型的建立以及缺陷漏磁信号的分析上,了与漏磁检测系统实际的漏磁信号具有相同性质的仿真信号论文的写法。3.以柱状缺陷为例,将的仿真信号作为样本数据,利用神经网络算法对缺陷的特征参数(尺寸)了识别。文中,利用ANSOFT软件,共了60组不同尺寸缺陷模型的漏磁信号,将其中40组漏磁信号的数据作为神经网络的训练样本,另外的20组数据作为验证样本,对神经网络验证。结果,有限元分析的漏磁信号样本的特征值是的,利用神经网络算法实现管道缺陷的识别。在做出了总结,并对缺陷识别技术的研究了展望。关键词：管道论文缺陷论文识别论文有限元论文漏磁检测论文神经网络论文ANSOFT论文
摘要5-6
Abstract6-8
致谢8-13
章 绪论13-21

1.1 研究背景13-14

1.2 无损检测技术的概述14-15

1.2.1 无损检测的及特点14

1.2.2 无损检测方法的简介14-15

1.3 缺陷无损检测方法的选择15-16

1.4 国内外漏磁检测技术的研究现状16-18

1.4.1 国外漏磁检测技术的发展16-17

1.4.2 我国漏磁检测技术的发展17-18

1.5 主要研究内容18-19

1.6 拟解决的关键问题和创新点19

1.6.1 拟解决的关键问题19

1.6.2 本论文的创新点19

1.7 论文各章节的安排19-21

章 管道缺陷漏磁检测的基础21-27

2.1 漏磁无损检测21-24

2.

1.1 物质的磁性21

2.

1.2 铁磁性的磁化曲线21-22

2.

1.3 缺陷漏磁检测的基本原理22-23

2.

1.4 磁化方式23-24

2.2 缺陷的漏磁检测系统24-25

2.3 缺陷漏磁场与各参数的关系25

2.4 小节25-27

章 有限元理论在缺陷漏磁检测中的应用27-42

3.1 有限元分析的基本思想及求解27-28

3.2 电磁场有限元分析的基本理论28-32

3.3 ANSOFT 软件基本介绍32-33

3.4 ANSOFT 在缺陷漏磁检测中的应用33-41

3.4.1 缺陷分析模型的建立34-35

3.4.2 定义单元属性35-36

3.4.3 分析模型的网格划分36-37

3.4.4 求解项设置37-38

3.4.5 边界条件的设置38-39

3.4.6 激励源的设置39

3.4.7 求解结果的分析39-41

3.5 小节41-42

章 人工神经网络在缺陷识别上的应用42-58

4.1 人工神经网络的介绍42-45

4.

1.1 神经网络的定义42-43

4.

1.2 神经网络的发展历史43-44

4.

1.3 神经网络的优点44-45

4.2 神经元模型45-47

4.3 BP 神经网络47-51

4.

3.1 BP 神经网络的基本原理及其应用47-48

4.

3.2 BP 神经网络的网络结构48

4.

3.3 BP 学习算法48-50

4.

3.4 BP 算法的缺陷50-51

4.4 BP 神经网络在管道缺陷识别上的应用51-57

4.1 BP 网络结构的设计51-52

4.2 BP 算法的编程实现52-54

4.3 网络学习样本的选取54-56

4.4 管道缺陷的识别56-57

4.5 小结57-58

第五章 总结和展望58-60

5.1 总结58-59

5.2 展望59-60

参考文献60-63
攻读硕士学位期间发表的论文63-64