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以搅拌摩擦焊(FSW)焊缝的包铝层伸入、未焊透、隧道孔缺陷为对象,将小波分析理论应用于缺陷超声检测信号特征提取问题的研究,使用小波包分解重构节点能量、小波包分解节点系数、缺陷信号的功率谱密度小波分解这三种方法对缺陷的超声检测信号进行特征提取。利用类别可分离性判据和BP神经网络分别对提取的特征量进行评估和识别。结果表明,缺陷信号的功率谱密度小波分解这一特征提取方式具有最好的类别可分性,并且以该特征量为网络输入的BP神经网络具有85.71%缺陷识别率。 相似文献
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以铝合金搅拌摩擦焊焊缝的包铝陷入缺陷、隧道孔缺陷和未焊透缺陷为研究对象,通过超声波检测中的前后扫查和左右扫查获取缺陷的超声波回波动态波形,分别描述了三种缺陷的动态波形特点,并分析了各缺陷动态波形形成的原因.结果表明:三种缺陷的左右扫查的动态波形相似;隧道孔缺陷的前后扫查动态波形具有自身特征,而包铝陷入缺陷和未焊透缺陷的前后扫查动态波形具有光滑平面反射体的前后扫查的动态波形特征. 相似文献
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