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金属材料声发射信号特征提取方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
试图通过对声发射信号的检测实现对水轮机转轮叶片金属疲劳裂纹的在线监测。利用美国PAC公司SAMOS声发射检测系统采集到声发射的各种参数:针对大型水轮机现场环境的情况,选用了四种声发射信号。通过BP神经网络和模式识别结合的方法,设计特征提取器来提取金属材料疲劳声发射特征信号。比较神经网络输人参数对输出结果的灵敏度,选择出一些对分类识别最有效的特征参数:并采用可分离性判据进一步验证其正确性。最后,在13个声发射特征参数中,质心频率、计数、持续时间、上升时间、平均信号电平等五个参数的特征最为显著,可以用于识别现场环境下的声发射信号。  相似文献
2.
本文用20mm厚的7A52铝合金板材,采用钨极氩孤焊接工艺焊接,用慢应变速率实验方法,应变速率为1.58×10^-6s^-1,在3.5%氯化钠溶液和惰性气体中,研究了7A52铝合金焊接接头的应力腐蚀性能。试验结果表明:7A52铝舍金焊缝对应力腐蚀较为敏感,在3.5%氯化钠溶液中应力腐蚀断裂均发生在焊缝熔合线附近区,而在惰性气体中试样断裂发生在焊缝中间部位。  相似文献
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