二维码（扫一下试试看！） | | 基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别技术 | | Quantitative Identification of Magnetic Flux Leakage of Fatigue Crack Based on PSO-LSSVM | | 投稿时间：2018-05-25 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2018.11.001 | | 中文关键词:疲劳裂纹PSO-LSSVM定量识别漏磁检测 | | English Keywords:fatigue crackPSO-LSSVMquantitative identificationmagnetic flux leakage | | 基金项目:中央高校基本科研业务费专项（ZY20180227）；国家自然科学基金资助项目（51275048） | | | 摘要点击次数:886 | | 全文下载次数:489 | | 中文摘要: | | 针对疲劳裂纹难以定量识别的问题，提出一种将主成分分析（PCA）和粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）相结合的建模方法，通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系，对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检测系统，采用疲劳拉伸试验制备一系列疲劳裂纹样本，通过疲劳裂纹漏磁定量识别实验，建立漏磁缺陷样本库，对基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别方法的可行性进行验证.结果表明，该方法能够有效定量识别尺寸小于1 mm；疲劳裂纹的宽度、深度，误差在0.1 mm左右. | | English Summary: | | To solve the problem of fatigue cracks quantitative identification, a modeling method combining principal component analysis(PCA) and particle swarm optimization least squares support vector machine(PSO-LSSVM) was proposed to establish a nonlinear mapping relationship between magnetic flux leakage signals and fatigue cracks for quantitative identification of the fatigue crack width and depth. Firstly, a magnetic flux leakage detection system was built, and a series of fatigue crack samples were prepared by fatigue tensile test. Then, the quantitative identification experiments of fatigue crack magnetic flux were carried out to establish a magnetic flux leakage defect sample library. Finally, the feasibility of the quantitative identification method of fatigue crack magnetic flux leakage based on PSO-LSSVM was verified. The results show that the method can effectively identify the width and depth of fatigue cracks with a size less than 1 mm, and the error is about 0.1 mm. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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