本文選題：金屬磁記憶　切入點(diǎn)：焊縫　出處：《材料科學(xué)與工藝》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對金屬磁記憶技術(shù)的焊縫缺陷等級定量化評定這一難題,通過對預(yù)制不同缺陷的Q345焊接試件進(jìn)行疲勞試驗(yàn),獲得焊縫損傷演化臨界狀態(tài)的磁記憶信號特征規(guī)律.首次對照X射線定量檢測標(biāo)準(zhǔn)和磁記憶檢測結(jié)果,將焊縫損傷演化狀態(tài)分為4個等級,即正常狀態(tài)、應(yīng)力集中、隱性損傷和宏觀損傷.首次引入遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對焊縫等級進(jìn)行磁記憶定量化評價.研究表明,遺傳優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)模型與未優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)相比,預(yù)測結(jié)果更加穩(wěn)定、誤差更小,為工程實(shí)際中焊縫缺陷等級評定提供新的方法和依據(jù).
[Abstract]:In view of the difficulty of quantitative evaluation of weld defect grade of metal magnetic memory technology, fatigue tests were carried out on Q345 welded specimens with different defects prefabricated. The characteristic rule of magnetic memory signal of the critical state of weld damage evolution is obtained. Compared with the quantitative test standard of X-ray and the result of magnetic memory test for the first time, the damage evolution state of weld is divided into four grades, that is, normal state and stress concentration. Hidden damage and macroscopic damage. The BP neural network model optimized by genetic algorithm is introduced for the first time to evaluate the weld seam grade by magnetic memory quantification. The research shows that the BP neural network model of genetic optimization is compared with the BP network without optimization. The prediction results are more stable and the error is smaller, which provides a new method and basis for the assessment of weld defect grade in engineering practice.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11272084,11472076) 黑龍江省博士后科研啟動基金資助項(xiàng)目(LBH-Q13035)
【分類號】：TG441.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1632764