2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著管道工業(yè)迅猛發(fā)展,管道運(yùn)輸已經(jīng)成為能源運(yùn)輸?shù)闹饕绞街?,因此,開展管道質(zhì)量狀態(tài)的安全檢測(cè)研究,對(duì)于保障管道輸送的正常運(yùn)行,維護(hù)人類生命財(cái)產(chǎn)安全以及減少和避免環(huán)境污染具有重要意義。本文在查閱大量國內(nèi)外科技文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,以管道裂紋為研究對(duì)象,基于奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及時(shí)差定位技術(shù)對(duì)管道裂紋聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行了分析處理,實(shí)現(xiàn)了管道裂紋的狀態(tài)識(shí)別及定位,為管道的安全性檢測(cè)

2、提供了一些經(jīng)驗(yàn)和依據(jù)。本課題研究的主要內(nèi)容如下:
  首先,本文介紹了聲發(fā)射的基本理論,并根據(jù)聲發(fā)射現(xiàn)象的產(chǎn)生與材料內(nèi)部變化機(jī)制的特點(diǎn),確定選取聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)來采集裂紋聲發(fā)射信號(hào)。在分析管道裂紋主要狀態(tài)及其聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)以及聲發(fā)射信號(hào)處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了聲發(fā)射采集方法及信號(hào)處理方案。
  其次,對(duì)采集的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。運(yùn)用SVD技術(shù)對(duì)管道裂紋聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,論文針對(duì)SVD分解中重構(gòu)階數(shù)的確定這一難點(diǎn),采用

3、奇異值能量差分譜確定信號(hào)重構(gòu)階數(shù);通過算例仿真,展現(xiàn)了該方法在降噪上的有效性,針對(duì)降噪后信號(hào)局部誤差偏大的問題,提出了級(jí)聯(lián)SVD方法;分析了SVD降噪處理對(duì)能量等幾個(gè)信號(hào)參數(shù)的影響,并選取幅度、振鈴計(jì)數(shù)、上升計(jì)數(shù)、持續(xù)時(shí)間、上升時(shí)間、有效值電壓、平均信號(hào)電平和能量8個(gè)特征參數(shù)作為裂紋狀態(tài)識(shí)別的特征量。
  再次,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)裂紋進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別以及時(shí)差定位優(yōu)化研究。論文通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)設(shè)置,設(shè)計(jì)一個(gè)隱含層可變的BP神經(jīng)

4、網(wǎng)絡(luò),在不斷改變隱含層神經(jīng)元的數(shù)目,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差及訓(xùn)練次數(shù),確定了隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模式識(shí)別,并將BP網(wǎng)絡(luò)輸出的測(cè)試樣本識(shí)別結(jié)果與目標(biāo)輸出對(duì)比,以考察網(wǎng)絡(luò)分類的準(zhǔn)確性,實(shí)現(xiàn)管道裂紋的狀態(tài)識(shí)別。論文選用時(shí)差定位法對(duì)管道裂紋進(jìn)行了定位研究,為提高其精度,引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并通過對(duì)比引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前后的時(shí)差定位精度,得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于時(shí)差定位的精度優(yōu)化作用。
  最后,為了驗(yàn)證研究的可行

5、性,進(jìn)行了管道裂紋聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。針對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行了SVD降噪處理;并應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)管道裂紋進(jìn)行了狀態(tài)識(shí)別及時(shí)差定位的優(yōu)化研究,成功的識(shí)別出了管道裂紋的狀態(tài),并同時(shí)證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于時(shí)差定位精度的優(yōu)化作用。
  研究結(jié)果表明,運(yùn)用SVD降噪技術(shù)可以很好的濾除聲發(fā)射信號(hào)中的噪音信號(hào);根據(jù)降噪后提取的特征參數(shù),運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別能夠較準(zhǔn)確的識(shí)別出管道無裂紋狀態(tài)、裂紋擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)和滲漏裂紋狀態(tài);同時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入

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