最小风险准则和遗传算法优化神经网络

提出了一种基于最小平均风险准则的遗传算法优化设计前向神经网络的方法，遗传算法的适应度函数并不采用传统的均方误差准则，而是由平均风险则所决定，这种方法在神经网络输出与期望输出之间误差的同时，还要考虑神经网络对不同类型训练样本产生的这种误差所引起的不同的风险损失。这种方法优化得到的神经网络不仅可以准确地再现训练样本集合的期望输出，对训练样本集合外样本的正确预测能力也有明显的提高。     

钻进过程的系统分析

过去人们研究各种因素对钻进过程的影响时,通常都采用单因素分析法,这样便忽视了各因素之间的相互影响及其综合效应,具有一定的片面性。为此,本文采用典型相关分析的方法,利用实钻资料全面地对钻进过程进行了系统分析,得到多因素下各因素对钻进过程的影响程度,对于指导现场施工具有一定的价值。     

压气机叶片根部原位检测传感器的设计与制作

在外场航空维修中,发动机叶片根部原位探伤时存在涡流检测传感器适用性不强、灵敏度低、可达性差的难题。基于涡流环理论,结合压气机叶片根部的形状特点,对传感器的磁芯检测面进行加工制作,设计与叶片根部吻合度高的仿形涡流检测传感器,实现对叶片根部疲劳裂纹缺陷的原位检测。试验结果表明:新设计的仿形传感器能够消除因为叶片根部形状不规则带来的提离影响,且传感器稳定性好、灵敏度高。     

微磁检测在火车轮轮对检测中的应用研究

针对火车轮内部缺陷,提出了一种基于地磁场环境下的无损检测方法。首先理论分析微磁检测应用于火车轮轮对内部缺陷的可行性,然后根据火车轮外观尺寸设计火车轮微磁检测系统,最后通过检测预制人工孔洞缺陷的火车轮试块完成微磁检测的试验部分。研究采用阈值法处理磁梯度检测信号,数据分析结果验证微磁检测对火车轮内部缺陷检测的可行性。试验结果表明:试件中孔洞缺陷直径一定时,埋藏深度越深,缺陷引起的磁感应强度相对变化量越小,而当孔洞缺陷埋深一定时,孔洞缺陷直径越大,缺陷引起的磁感应强度相对变化量也同样会越小,但磁场的异常区域越大;采用阈值法可有效识别缺陷,并实现缺陷微磁检测的可视化。