人工神经网络技术损检测中的应用

介绍神经网络技术在无损检测领域的应用现状，包括神经网络技术应用于设备缺陷特征的确定和设备缺陷评判，设备运行的状态监测以及数据融合等，并对这项技术在无损检测中的进一步应用作了展望。     

人工神经网络在电磁无损检测中的应用

介绍人工神经网络在电磁无损检测领域的应用现状，重点讨论BP(误差反向传播)神经网络、模糊BP神经网络和径向基函数(RBF)神经网络，分别以应用实例讨论了它们在漏磁和涡流无损检测中的应用。人工神经网络是实现电磁无损检测定量化的有效途径。     

无损检测技术的可靠性

简要介绍了国外关于无损检测技术可靠性研究所得到的主要结果。     

焊接领域无损检测技术应用现状及发展

简要介绍国内外无损检测技术在焊接领域的应用现状，指出目前焊接无损检测需解决的问题，结合当今计算机技术，人工智能及信息技术的发展，阐述了焊接无损检测技术的发展。     

应用无损检测技术诊断和监测冶金机械设备

介绍用无损检测校术诊断和监测转炉风机转子叶片，焦炉勾头螺栓、初轧辊、高炉文氏管等冶金机械设备。     

磁性无损检测技术中的信号处理技术

论述磁性无损检测新技术中磁电信号的放大、时空域滤波等模拟信号片处理技术和等空间间隔、等时间间隔以及时空域混合采样方法。介绍数字信号的预处理方法、信号特征量和信号的定量解释方法。     

无损检测技术在球铁曲轴检测中的应用

介绍了利用无损检测技术中的超声波检测和磁粉探伤检测对球铁曲轴的内部或表面缺陷检查的技术规范、工艺要点和验收标准，以及对内部缺陷和表面缺陷磁痕的分析、评定和质量控制。     

多传感器信息融合技术在无损检测中的应用研究

概述多传感器信息融合技术的原理与方法,着重介绍将该技术应用于无损检测时的具体算法。     

人工神经网络在声发射检测中的应用

介绍人工神经网络技术在声发射检测领域的应用现状，并对这项技术在声发射检测中的应用前景进行了展望。简介人工神经网络声发射检测应用的基本原理并用实例加以说明。     

人工神经网络及其在超声检测中的应用

从组织神经网络的结构参数以及训练和测试网络着手,结合实例论述了误差逆传播算法（BP算法）在超声检测中的若干应用。     

Kohonen神经网络在熔化极气体保护焊接质量监测中的应用

通过测得的熔化极气体保护焊（GMAW）过程中的电参数，利用Kohonen神经网络，直接依据不同焊接工艺条件下焊接电压和焊接电流的概率密度分布（PDD）曲线以及短路过渡时间和燃弧时间等的时间频数分布（CFD）曲线，可以自动识别焊接过程中的各种干扰信号，从而实现焊接质量监测。实验验证了该方法的可行性。     

小波分析在微波探伤中的应用

微波探伤信号很复杂,处理起来相当困难,用小波分析方法对微波探伤信号进行处理,得出了比较满意的结果。证明了该方法的可行性。     

高阶谱在超声无损检测中的应用

提出了基于高阶谱的减噪方法，能有效提高回波信号的信噪比，减弱检测噪声对于缺陷散射特征的影响，从而突出缺陷特征信息。实验结果表明，用该法进行信号处理信噪比明显提高，缺陷分辨能力大大改善。     

基于LabVIEW的虚拟仪器技术在无损检测中的应用

简单介绍虚拟仪器的观念,讲述基于LabVIEW的虚拟仪器技术,并给出了其在无损检测领域中成功应用的具体例子。     

神经网络在涡流检测信号处理中的应用

研究了在涡流检测中用神经网络对缺陷进行分类的方法，针对LVQ神经网络学习算法的不足，提出了改进算法，提高了网络分类的可靠性，利用Fourier变换解决了特征抽取问题，做到了不所需特征参数少，且彼此间不相关，分类正确率达100％。