| 基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术 | |
| 王向红1; 朱昌明1; 毛汉领2; 黄振峰3 | |
| 2008-08-28 | |
| 发表期刊 | 上海交通大学学报
 |
| ISSN | 1006-2467 |
| 卷号 | No.270期号:08页码:1301-1304+1309 |
| 摘要 | 针对水轮机结构复杂等特点,传统的时差定位及模态定位方法不能满足其裂纹水轮机叶片定位要求,提出利用小波神经网络对水轮机转轮叶片的裂纹进行定位.训练采用标度共轭梯度算法(SCG),并对输出结果采用竞争处理方式.结果表明,与BP网络相比,小波神经网络提高了定位的准确度,所确定的裂纹位置最大误差仅为4.2%,是一种适合复杂结构的定位方法. |
| 关键词 | 小波神经网络 标度共轭梯度算法 源定位 声发射 |
| DOI | 10.16183/j.cnki.jsjtu.2008.08.018 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金资助项目(50465002) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/102057 |
| 专题 | 国家开放大学广西分部 |
| 作者单位 | 1.上海交通大学机械与动力工程学院; 2.广西广播电视大学; 3.广西大学机械学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王向红,朱昌明,毛汉领,等. 基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术[J]. 上海交通大学学报,2008,No.270(08):1301-1304+1309. |
| APA | 王向红,朱昌明,毛汉领,&黄振峰.(2008).基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术.上海交通大学学报,No.270(08),1301-1304+1309. |
| MLA | 王向红,et al."基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术".上海交通大学学报 No.270.08(2008):1301-1304+1309. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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