超声导波检测管道缺陷:LS-SVM二维重构方法
需积分: 10 106 浏览量
更新于2024-08-12
2
收藏 967KB PDF 举报
“基于LS-SVM的超声导波管道缺陷二维重构 (2012年)”
这篇2012年的论文主要探讨了超声导波检测技术在管道缺陷成像中的应用,特别是提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的缺陷轮廓二维重构方法。在超声导波检测领域,对管道缺陷的精确成像是一项技术挑战。传统的超声导波检测通常侧重于识别缺陷信号和估算位置,但对缺陷的形状和尺寸的可视化重构研究相对较少。
论文通过实验和有限元仿真相结合的方法,获取了不同尺寸缺陷的超声导波检测信号。作者们利用最小二乘网络学习算法,将这些缺陷回波数据作为LS-SVM模型的输入,而缺陷的二维轮廓数据作为输出。通过建立这种非线性映射关系,他们能够实现对缺陷轴向宽度和径向深度的二维重构。这种方法不仅提高了重构的精度,还具有较快的速度和良好的泛化能力。
与传统的径向基神经网络(RBF神经网络)重构效果相比,LS-SVM方法显示出了优越性。实验结果证明,该方法在管道超声导波检测中提供了更准确、快速且具有较高泛化性能的缺陷成像方案,对于管道的定量化、可视化无损检测是一种有效的方法。
超声导波检测在石油、天然气等大型管道的完整性评估中扮演着重要角色,因为它可以远距离检测并全面覆盖壁厚,而且无需完全剥离管道的保护层。然而,精确的缺陷成像技术仍然是一个技术难题。这篇论文的研究为此领域提供了一个新的视角和解决方案,有助于提升管道检测的效率和准确性。
论文关键词涉及管道缺陷检测、二维轮廓重构、超声导波、最小二乘支持向量机、成像技术以及有限元分析。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段,为后续相关研究提供了理论基础和技术参考。通过LS-SVM的引入,该研究为超声导波检测技术的进一步发展和应用奠定了基础。
2013-05-15 上传
2022-09-23 上传
2022-09-14 上传
2022-09-14 上传
2022-09-22 上传
2022-09-14 上传
2022-09-20 上传
2021-04-28 上传
weixin_38612527
- 粉丝: 5
- 资源: 954
最新资源
- JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍
- Naruto爱好者必备CLI测试应用
- Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览
- ASP学生信息档案管理系统毕业设计及完整源码
- Java商城源码解析:酒店管理系统快速开发指南
- 构建可解析文本框:.NET 3.5中实现文本解析与验证
- Java语言打造任天堂红白机模拟器—nes4j解析
- 基于Hadoop和Hive的网络流量分析工具介绍
- Unity实现帝国象棋:从游戏到复刻
- WordPress文档嵌入插件:无需浏览器插件即可上传和显示文档
- Android开源项目精选:优秀项目篇
- 黑色设计商务酷站模板 - 网站构建新选择
- Rollup插件去除JS文件横幅:横扫许可证头
- AngularDart中Hammock服务的使用与REST API集成
- 开源AVR编程器:高效、低成本的微控制器编程解决方案
- Anya Keller 图片组合的开发部署记录