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钢包回转台大臂损伤诊断
引用本文:罗跃纲,陈长征,曾海泉.钢包回转台大臂损伤诊断[J].重型机械,2001,1(1):43-45.
作者姓名:罗跃纲  陈长征  曾海泉
作者单位:1. 沈阳工业大学
2. 东北大学
摘    要:本文应用人工神经网络模型,以结构的固有频率为特征参数,对钢包回转台大臂上出现的裂纹损伤深度进行了诊断和预测研究,结果表明利用神经网络技术对工程结构进行裂纹损伤故障的联合诊断和预测分析是切实可行的。

关 键 词:神经网络  联合诊断  预测  固有频率

Damage diagnosis in large arm of the steel package rotating station based on ANN
Luo Yuegang et al.Damage diagnosis in large arm of the steel package rotating station based on ANN[J].Heavy Machinery,2001,1(1):43-45.
Authors:Luo Yuegang
Affiliation:Luo Yuegang et al
Abstract:Taking the inherent frequency as characteristic parameter, the depth of crack damage fault in large arm of ladle turret was diagnosed and forecasted, applying the artificial neural network (ANN). The conclusion shows that it is feasible to make a combined diagnosis to the crack damage fault in structure using ANN.
Keywords:neural network  combine diagnosis  forecast  inherent frequenc0  
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