Application of self-organizing neural network in ultrasonic detection of faults in bonding composite material

机译：自组织神经网络在粘接复合材料中超声检测中的应用

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This paper describes the use of ultrasonic detection signal in testing the bonding composite plate material, comprehensive analyses of attenuation coefficient, harmonic amplitude, frequency of echo signals etc., and extracts the signal energy, singular wave peak value and the quantity, analyses the uncertainty of composite plate materials using self-organizing neural network classification algorithm. Finally, the collected data are going through a series of training and testing, the results show that this method can effectively classify and identify the data in bonding composite plate material.

机译：本文介绍了超声检测信号在测试粘接复合板材的测试中，综合分析衰减系数，谐波幅度，回波信号频率等，提取信号能量，奇异波峰值和数量，分析不确定性用自组织神经网络分类算法复合板材。最后，收集的数据正在经历一系列训练和测试，结果表明该方法可以有效地分类和识别粘接复合板材料中的数据。

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来源
《International Conference on Business Management and Electronic Information》|2011年||共4页
会议地点
作者
Lin Li; Runjing Zhou; Hongwei Xu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 F270.7-53;
关键词
Bonding Composite Material; Self-organizing Neural Network; Ultrasonic Detection;

机译：粘合复合材料;自组织神经网络;超声波检测;

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