超声无损检测技术在金属材料焊接的应用研究

近几年随着我国检测技术的逐渐创新和完善,超声无损检测技术以基本趋向成熟.并且被广泛应用于各行各业中.金属材料焊接中应用超声无损检测技术能够有效的发现不连续性,有效的保障焊接材料内部和外部的完整性,起到提高金属材料焊接质量的作用.因此,论文从金属材料焊接入手,针对性的分析超声无损检测技术在金属材料焊接的应用,为我国金属材料焊接技术的提升和超声无损检测技术的完善奠定基础.     

基于递归计算DFT的反卷积高速算法

提出计算反卷积的一种高速算法，该算法将使其运算的乘法次数大为减少，而相应的加法和除法次数与已有的快速算法相当。     

材料损伤的超声导波无损检测

超声导波检测技术在许多制造和运行监测领域得到了迅速地发展。将探讨超声导波应用于电厂高温部件状态监测的可能。进一步了解超声导波检测的物理原理和波动力学可以有助于无损检测和评估的实际应用。与此同时,目前已经在工程中得到应用并可能很容易推广到电厂部件无损探伤的一些超声导波检测相关的传感器和软件技术在文中进行了简单地介绍。     

金属与非金属粘接的一种无损检测技术

对于金属与非金属粘接无损检测，本文提出了一种检测粘接状态的超声横波多次扫描方法和依据粘接状态进行整体粘接强度分类预报的贝叶斯(Bayes)分类判别方法，同现有的无损检测方法相比，它具有检测速度快、检测数据可靠和强度预报误报率低的突出优点。     

混凝土超声无损检测的应用与发展

介绍了超声法检测的原理及特点，着重介绍了超声法检测混凝土结构的强度、裂缝、缺陷以及厚度的方法和应用，并分析了超声无损检测的应用和发展前景。     

基于神经网络的小波域超声信号消噪技术研究

为了提高超声无损检测（UNDT）与无损评价（UNDE）基础数据的信噪比（SNR），提出了一种基于神经网络模式识别理论的小波域超声信号消噪技术.该技术在研究材料内部散射体引起的结构噪声产生机理，以及分析传统裂谱分析(SSP)算法局限性的基础上，利用小波变换方法将原始超声检测信号分解到小波空间，并通过径向基函数（RBF）神经网络所构成的信噪分离器对信号和噪声进行识别、分离来消除噪声，得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明，与传统裂谱分析算法相比，该技术提高了消噪性能的稳定性，增强了湮没材料内部各类散射体散射中的缺陷回波信号能力     

焊缝超声无损检测中的缺陷智能识别方法

针对焊缝超声无损检测中的缺陷智能化定性识别一直未能很好解决的难题,提出采用小波包变换技术对缺陷回波信号进行降噪和特征值提取,采用基于距离的类别可分性判据和人工神经网络模式识别方法对其进行自动识别和归类,在此基础上开发了基于MATLAB软件的焊缝超声波探伤缺陷智能识别系统,可实现对缺陷回波信号的自动采集、处理及智能化识别和分类.实验表明采用的特征值提取方法以及缺陷定性识别方法是有效的.     

超声无损检测中基于支持向量机的自适应裂谱分析法

传统裂谱分析（SSP）方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感,优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整.为了提高超声无损检测（UNDT）和无损评价（UNDE）中基础数据的信噪比（SNR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）模式识别理论的自适应裂谱分析方法.采用以高斯函数为核函数的SVM所构成的信噪分离器,对信号和噪声进行识别和分离,从而消除噪声,得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没晶粒（或其他散射体）散射中缺陷回波信号的能力.     

超声回弹综合法混凝土无损检测试验研究

混凝土无损检测的方法比较多,通过试验对比超声回弹综合法混凝土无损检测是比较可靠的方法之一,无损于建筑物或构筑物,可以由表及里地检测混凝土的强度和密实度,并由此得出混凝土测强曲线.     

斜拉索无损检测的小波分析方法

利用Daubechies小波对斜拉桥中主要构件拉索的加速度检测信号进行多尺度分析,根据对断丝索产生畸变的信号特征的分析结果,提出了一种对斜拉索断丝和缺陷进行识别的小波分析方法。     

积分过程的PID控制器智能优化设计

针对积分时滞过程,采用微粒群优化(PSO)算法对比例-积分-微分(PID)控制器的参数进行优化设计.通过将PID控制器的参数设置为群体微粒在参数空间中的位置,模拟群体智能和动物觅食的动态行为来对PID参数寻优,使代表PID控制器参数的微粒逐渐向最优区域移动,获得最佳的PID参数.在优化过程中采用了偏差平方积分(ISE)的优化指标.实例仿真结果表明,基于微粒群算法优化得到的PID控制器不仅响应速度快、超调量小、抗干扰能力强,而且对过程时滞的变化具有较强的鲁棒性.     

A PSO-SVM Model for Short-Term Travel Time Prediction Based on Bluetooth Technology

The accurate prediction of travel time along roadway provides valuable traffic information for travelers and traffic managers. Aiming at short?term travel time forecasting on urban arterials, a predict...     

含维变异算子的粒子群算法

提出了一种新型的PSO算法———含维变异算子的粒子群算法(PSODMO),该算法在变异开始后到迭代结束之前的每一次迭代中,计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异:让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.通过对4个多峰的测试函数所做的对比实验,表明所提出的PSODMO增强了全局搜索能力,搜索成功率大为提高,克服了原始的PSO算法易于收敛到局部最优的缺点.也明显优于对原始PSO进行传统变异的方法.     

基于PSO算法的神经网络集成构造方法

为合理选择组成神经网络集成的个体,使各个体间保持较大的差异度,从而提高集成所建模型的仿真精度,提出一种新的神经网络集成构造方法.独立训练出一批神经网络,采用离散粒子群优化(PSO)算法,用多维空间中0或1取值的粒子描述所有可能的神经网络集成.网络集成预测误差的估计值用组成集成的个体网络之间的相关度表示,并作为优化过程中的适应度函数.优选得到参与构成神经网络集成的部分差异度较大网络个体.对8个典型数据集回归问题的实验结果表明,该方法构造的神经网络集成普遍使用了较少的网络个体,而预测精度均好于Bagging方法等传统方法.     

聚焦探头水浸检测下的频域合成孔径聚焦技术

为了满足自动化在线定量超声无损检测(UNDT)的应用需求,解决传统相移频域合成孔径聚焦技术(SAFT)以平面探头为基础而难以适用于聚焦探头所存在的问题,开展应用于聚焦探头水浸检测的频域SAFT成像技术研究.在分析传统相移频域SAFT成像原理及建立其与时域SAFT方法等效关系的基础上,通过分析聚焦探头在焦平面前后的声程与平面探头的异同,利用上述等效关系将2种探头波达时间的差异转换为频域上的相位补偿,推导聚焦探头水浸检测信号的相移逐层递推公式,发展出一种适用于聚焦探头水浸检测的频域SAFT成像技术.仿真与实验研究表明,采用该技术解决了传统相移方法直接应用于聚焦探头水浸检测所存在的过矫正问题,在聚焦探头水浸检测中应用,具有高横向分辨率和高实时性的成像能力.     

微粒群算法的研究现状与展望

微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景,基本算法,算法流程,算法参数及其对算法性能的影响.围绕微粒群算法的改进形式,算法的应用等方面对微粒群算法的研究现状进行全面综述,其中特别提到了算法在生产调度领域的研究现状.最后就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.