论文摘要
目前冷轧带钢屈服强度的检测主要依赖于有损检测,大大增加了检测成本。将BP神经网络引入基于脉冲涡流的冷轧带钢屈服强度预测,首先提取脉冲涡流响应信号的时域、频域特征,分析了各个脉冲涡流信号特征的稳定性,然后建立信号特征与材料屈服强度的BP神经网络模型,最后用建立的模型对材料的屈服强度进行预测。实验表明,采用BP神经网络对冷轧带钢进行屈服强度预测的误差为6%及以下,这种方法对于降低工业生产的检测成本、提高检测效率有一定的实用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李开宇,高雯娟,王平,张艳艳,杭成
关键词: 冷轧带钢,脉冲涡流,屈服强度,神经网络,参数预测
来源: 电子测量技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 南京航空航天大学
基金: 国家科技部“增材制造与激光制造”重大开发专项(2016YFB1100205),基金委国家重大科研仪器研制项目(61527803),科技部重大科学仪器设备开发专项子课题(2016YFF0103702),南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20170325),中央高校基本科研业务费专项资助
分类号: TP183;TG335
DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802269
页码: 71-75
总页数: 5
文件大小: 167K
下载量: 77
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