公开(公告)号：CN117969679A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410147807.1

申请日：2024-02-02

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 毕晓阳 ,  邵鹏垚 ,  胡宁 ,  侯东明 ,  丁湘燕 ,  杨波 ,  齐正磐

IPC: G01N29/44 ,  G01N29/04 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F30/23 ,  G06F123/02 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种微裂纹群的非线性超声多谐次多特征解耦识别方法及系统，属于超声无损检测技术领域，包括：S1、采集微裂纹群多参数特征耦合的缺陷时域非线性超声响应信号；S2、数据预处理，将所述预处理数据划分为训练集和测试集；S3、构建深度置信网络；S4、将采集到的微裂纹群响应信号导入深度置信网络，建立多谐次非线性超声解耦识别模型。本发明依靠深度学习强大的特征提取和信号处理的优势，利用微裂纹群多参数耦合产生的四种非线性超声效应构建深度置信网络，对微裂纹群不同分布中心偏离数量和不同平均离散尺寸分类识别；以解决传统裂纹识别主要依赖人工，存在成本高、耗时长和可靠性偏低等问题。