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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的聲發(fā)射檢測技術(shù)研究

        2017-06-16 16:20:11石兆北
        科學(xué)與財富 2017年17期
        關(guān)鍵詞:聲發(fā)射模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        石兆北

        (陸軍航空兵學(xué)院 101123)

        摘要:通過聲發(fā)射傳感器和相配套的系統(tǒng),通過聲發(fā)射信號的特征來判斷結(jié)構(gòu)工作狀況。材料的斷裂的每一個階段都有一定的聲發(fā)射現(xiàn)象,將過程與模式對應(yīng)起來,選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對結(jié)構(gòu)破壞階段進行模式識別,對結(jié)構(gòu)的損傷階段進行預(yù)測。

        關(guān)鍵詞:聲發(fā)射,三點彎曲,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模式識別

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲發(fā)射信號處理正在逐漸成為國內(nèi)外聲發(fā)射研究領(lǐng)域的重大方向。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)自我學(xué)習(xí),在此基礎(chǔ)上進行自我改正,然后再進一步的進行組織,對同時發(fā)生的大量數(shù)據(jù)有著有效的解決方法。從而可以應(yīng)對噪聲對聲發(fā)射信號的干擾現(xiàn)象,能夠比較準(zhǔn)確的進行模式的識別。

        本文觀察了材料在三點彎實驗中的聲發(fā)射特征,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點以及采集的聲發(fā)射時域特征信號到神經(jīng)網(wǎng)路中各個模式的對應(yīng)關(guān)系,有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較適合本文的實驗,同時本文選用了當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中成熟而高效的B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

        1.聲發(fā)射原理

        材料在受到外力或者內(nèi)力的作用時會產(chǎn)生開裂變形,并且以彈性波的形式釋放出能量,這種現(xiàn)象稱為聲發(fā)射。

        在各種材料加工處理過程及最終的使用過程之中,材料的缺陷斷裂處會發(fā)出聲發(fā)射信號。信號會從斷裂處以能量波的形式不斷向外傳播,直到材料的表面。

        2.三點彎聲發(fā)射實驗

        此次試驗中所用的材料是45鋼,實驗所用的加載設(shè)備是UTM5105型號數(shù)字化電子萬能試驗機,萬能拉伸試驗件的配套監(jiān)測儀器是NI-PXI電子化聲發(fā)射監(jiān)測系統(tǒng)。

        實驗的方法是三點彎,實驗的實際過程中并沒有出現(xiàn)真正的斷裂,力時間曲線后期并沒有出現(xiàn)理想中的下降,材料形核后面的階段區(qū)分度不明顯,模式識別存在較大誤差,故采取對前四個階段進行模式的識別。從時間上將實驗數(shù)據(jù)分為彈性變形、塑性變形、裂紋形核、裂紋拓展失穩(wěn)四個模式。

        實驗采取了各階段數(shù)據(jù),提取時域特征信號后,隨著力的不斷增加進行,可以比較清晰地發(fā)現(xiàn)材料對應(yīng)于四個階段的聲發(fā)射特征較明顯,每個階段都有不同。第一階段材料中釋放的能量較少,各參數(shù)值較??;第二階段材料內(nèi)部有一定的能量釋放,信號強度相比一階段有了提高;第三階段材料內(nèi)部裂紋開始形核,新的裂紋核不斷形成,能量大量釋放,信號活躍;第四個階段,小裂紋匯集為大裂紋,裂紋向前不斷擴展,材料抵抗外力能力不斷下降,聲發(fā)射信號的強度先保持較高的值,之后材料內(nèi)部裂紋的急劇擴展,導(dǎo)致材料抵抗外力的能力急劇下降,表現(xiàn)為聲發(fā)射的各個參數(shù)的數(shù)值急劇下降。

        實驗中,采集了含有能量、峰值、有效值電壓、幅值、計數(shù)五個參數(shù)的數(shù)據(jù)庫,總結(jié)數(shù)據(jù),使四個階段的特征足夠明顯,取出數(shù)據(jù)庫中的80組數(shù)據(jù)以便后面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程中取用。

        3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        (1)構(gòu)建與訓(xùn)練

        本文中用到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這個網(wǎng)絡(luò)的特點是具有反饋性,應(yīng)用比較廣泛,可信度比較高,編程用的是Matlab里面的強大的庫函數(shù),這些函數(shù)大多來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱。

        隱含層數(shù)根據(jù)公式定為10,采用tansig為激勵函數(shù),使用Levenberg—Marquadt反傳算法trainlm作為訓(xùn)練函數(shù),可以加快網(wǎng)絡(luò)的收斂,能大量的節(jié)省訓(xùn)練學(xué)習(xí)時間,采用梯度下降動量學(xué)習(xí)算法learnbpm作為本次算法中的學(xué)習(xí)函數(shù),精度要求為0.01,算法之中的誤差采用一般的均方誤差函數(shù)計算,學(xué)習(xí)步長為0.01,其他參數(shù)取默認值[1]。

        輸入層包括上升時間、計數(shù)、能量、幅值、有效電壓5個維度,隱層采用了10個節(jié)點,輸出層有四個模式,包括彈性階段(1000),塑性階段(0100)、裂紋形核階段(0010)和裂紋拓展斷裂階段(0001)四個部分。

        從斷裂開始的四個模式中選取了80組數(shù)據(jù),其中的48組用來進行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,剩余的32組進行識別的驗證,48組中有每個模式中對應(yīng)有12組,32組中每個模式對應(yīng)有8組。

        (2)模式識別

        從識別結(jié)果可看出,斜體紅色為識別失敗的點。其中,前四組數(shù)據(jù)的識別輸出期望為(1000),第二組誤差較大,識別失敗,其他識別成功;中間四組數(shù)據(jù)的識別輸出期望為(0100),而第四組誤差較大,識別失敗,其他識別成功;下面四組的識別輸出期望為(0010),四組數(shù)據(jù)均在誤差范圍內(nèi),識別成功;最后四組的識別期望輸出為(0001),而第一組識別失敗,其他成功。總體來說,識別的正確率達到了81.25%。

        識別失敗的點主要集中在前兩個階段,主要是聲發(fā)射的能量比較小,參數(shù)的值比較小,噪聲相對干擾就對較大,數(shù)據(jù)存在一定誤差,從而產(chǎn)生了較大的識別誤差。

        3.1 部分識別結(jié)果

        4.工作總結(jié)

        本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的聲發(fā)射檢測技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解決大量數(shù)據(jù),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自學(xué)習(xí),自校正,自組織,因而大大提高了聲發(fā)射信號中存在的噪聲干擾的問題,能夠比較準(zhǔn)確地進行模式的識別及判斷聲發(fā)射源的情況,在聲發(fā)射的模式識別、損傷探測上有著較好的應(yīng)用前景,目前已有一定的應(yīng)用,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷完善,在無損檢測上可能應(yīng)用更廣泛。

        參考文獻:

        [1] 周開利;康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其Matlab仿真程序設(shè)計[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005.

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