缺陷檢測和無損檢測焊縫中奧氏體不銹鋼304的使用 神經(jīng)

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1、奧氏體不銹鋼304的焊縫區(qū)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲波缺陷檢測和無損檢測近年來，非破壞性的評價(jià)重要性已迅速增加，由于大型結(jié)構(gòu)的坍塌和安全事故的多發(fā)，在許多工程超聲波法它經(jīng)常被用來作為主要的非破壞性檢驗(yàn)無損檢測（NDT）的技術(shù)，在體積測試器的使用中側(cè)重用于評估材料的完整性中有顯著作用。本文建議對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奧氏體不銹鋼304檢測焊縫區(qū)的缺陷在使用超聲波，采用此方法檢測缺陷和評估它們的基礎(chǔ)。在檢測的缺陷時(shí)，我們掃描并畫出一個標(biāo)準(zhǔn)的靈敏度距離，并初步的在超聲波探頭上顯示掃描靈敏度幅值儀器和定量物料之間的相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)曲線，這是用來繪制一個定量評價(jià)距離振幅曲線。基于關(guān)于超聲評價(jià)缺陷和學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

2、的系統(tǒng)一共有93.3%的缺陷類型區(qū)別在于組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試后，因此，在這項(xiàng)工作中提出超聲波非破壞性奧氏體不銹鋼304的超聲波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對缺陷檢測和的焊接區(qū)的評價(jià)（UNDE）。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，超聲波，超聲波無損檢測，橫波，縱波，熱影響區(qū)，人工缺陷，參考塊，光束距離，折射角.一，引言有一種變量在焊接過程時(shí)表面上的焊縫區(qū)由于眾多的內(nèi)部缺陷，咬邊和裂縫都受到相當(dāng)大的集中應(yīng)力，從而常常導(dǎo)致產(chǎn)量減少。因此，在結(jié)構(gòu)的完整性方面的重要性和穩(wěn)定性兩方面檢測在所述焊接各種缺陷區(qū)和定量評估都具有十分重要意義。超聲評價(jià)方法它被廣泛用于檢測在許多工業(yè)領(lǐng)域的焊接區(qū)的內(nèi)部缺陷，起著至關(guān)要的作用角色。容量測試方

3、法（ASME，1995）作用在PSL/ISL進(jìn)行期間的化學(xué)，熱學(xué)和原子發(fā)電廠等。在焊接區(qū)的超聲無損評估（UNDE）在檢查的重要工程意義和延伸新建管的壽命時(shí)間線保證了穩(wěn)定性，目前的經(jīng)營不銹鋼及管線原子能發(fā)電站等。研究這包括：射線檢測方法（Thomas等，1992），滲透檢測方法（ASME，1995），磁粉探傷法（ASME，1995）及超聲波探傷方法（Yi等，1996）。在這些方法中，實(shí)時(shí)射線檢測方法在結(jié)果處理和原子損壞滲透測試和磁粉探傷方法有許多的問題，如缺陷的局限性檢測到的表面和次表面。然而超聲波探傷法（Yi等，1995，1997，1997），具有檢測位置的優(yōu)點(diǎn)和缺陷，即使通過

4、采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖案已被證實(shí)在模式識別領(lǐng)域具有優(yōu)越性。研究這已由Schmerr（1995）和Lee（1995）等。Schmerr（1995）提出了分類焊接缺陷使用超聲波的模式識別方法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種超聲波法具有較高的特性和實(shí)用性，并在熱評估人工缺陷影響用反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域和學(xué)習(xí)算法分類。以往的研究實(shí)驗(yàn)大多是零碎和上沉積金屬和熱奧氏體不銹鋼304的影響區(qū)，焊接區(qū)。有幾個研究的檢測以及在焊接區(qū)的缺陷分類基于定量缺陷評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)用性強(qiáng)。奧氏體不銹鋼的焊接區(qū)是一個粗晶柱狀結(jié)構(gòu)。當(dāng)超聲波波通過的材料，由于散射性高，許多虛假回波衰減傳播信號和噪聲比例低。此外，該柱狀結(jié)構(gòu)體是相當(dāng)有異性橫

5、波充當(dāng)向?qū)Р▽?dǎo)致的問題，如虛假回波。因此，它是已知的施加剪力波。角度：這種方法，這是一種碳鋼在鐵素體中超聲波探傷來采用現(xiàn)有的方法，僅啟用的德ECTS檢測，在基體金屬之間和L的邊界附近，他是金屬（Kishiue.1985）以及檢測的金屬缺陷及其量，評價(jià)幾乎是不可能的。這項(xiàng)研究提出了缺陷分類和超聲波無損評估人工缺陷的方法（橫孔，垂直在奧氏體焊縫區(qū)的孔和缺口）不銹鋼板304通過了解在CRT上的超聲波缺陷信號的特性構(gòu)建神經(jīng)回路和網(wǎng)絡(luò)體系，其表現(xiàn)為經(jīng)過驗(yàn)證的缺陷分類，從所獲取的缺陷信號。2。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論2.1架構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法生物神經(jīng)細(xì)胞在人腦和它們的結(jié)締組織關(guān)系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡化了，然后

6、在數(shù)學(xué)模型下他們實(shí)現(xiàn)一種智能形式并相同與人腦系統(tǒng)。這是包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個輸入層，一個隱藏層和一個輸出層作用于模式分類。中間層和輸出層有處理單位和連接強(qiáng)度。RHE通過處理一個輸出，處理單位內(nèi)各節(jié)點(diǎn)在公式所示（1）通過增加偏置值給每個輸入值來乘以強(qiáng)度。其中在（1--1）層是該節(jié)點(diǎn)m號。其中θ是因子S形曲線形狀來確定的，它的功能是活化形式。除了在輸入層，總輸入中的每個節(jié)點(diǎn)是乘以強(qiáng)度值中的所有節(jié)點(diǎn)的輸出值前面的層，也就是說，在第j個總輸入值在第k層節(jié)點(diǎn)如式子（2）所示。其中m是該節(jié)點(diǎn)號存在在（k-1）層，它是第i個節(jié)點(diǎn)之間的連接強(qiáng)度第j個節(jié)點(diǎn)在（K-1）層中的第k層，在（k-1）層內(nèi)

7、地j層是輸出節(jié)點(diǎn)。在式子（3）中，從輸出節(jié)點(diǎn)的輸出和計(jì)算系數(shù)θ是偏置值。計(jì)算的隱層節(jié)點(diǎn)輸出如等式（3）。重復(fù)該過程來糾正輸入和輸出之間的連接強(qiáng)度并盡可能降低誤差E，其平均節(jié)點(diǎn)是的推定誤差的平方公術(shù)語根據(jù)的每一個輸入模式值作出給定的輸出節(jié)點(diǎn)。在一般情況下，輸出值是從目標(biāo)值，所以平均系統(tǒng)不同誤差可以計(jì)算如下。（4）其中m是由數(shù)據(jù)模式的分配數(shù)輸入最小化方程的數(shù)值，Y是目標(biāo)值OT是輸出值。對連接強(qiáng)度Z是可能用最速下降法和反向傳播算法來計(jì)算。在方程（5）和（6），一個新的強(qiáng)度形成簡單地執(zhí)行對最速下降電