...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Przeglad Elektrotechniczny >Identification of flaws using genetic algorithms and fuzzy networks
【24h】

Identification of flaws using genetic algorithms and fuzzy networks

机译：使用遗传算法和模糊网络识别缺陷

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper the authors present a fast and simple inverse iterative algorithm designed to reconstruct crack shapes using multifrequency eddy current data. The algorithm can be applied to recognize natural and regularly-shaped flaws, especially of the profiles close to triangle, rectangle, ellipse and trapezoid. The algorithm is not sensitive to signal distortions caused by noise and lift-off fluctuations. The new forward model based on the ANFIS network has been proposed. The optimization problem has been solved by means of genetic algorithms.%W artykule przedstawiono iteracyjny algorytm rekonstrukcji kształtu wad na podstawie danych pomiarowych uzyskanych za pomocą metody wiroprądowej. Dzięki parametrycznemu opisowi kształtu nieciągłości metoda może być stosowana głównie do identyfikacji wad o profilu zbliżonym do prostokąta, trapezu, elipsy, trójkąta itp. Algorytm wykazuje dużą odporność na zakłócenia. Zastosowano zmodyfikowany model prosty przetwornika oparty na sieciach rozmytych ANFIS. Optymalizacja funkcji błędu została dokonana za pomocą algorytmu genetycznego.
机译：在本文中，作者提出了一种快速，简单的逆迭代算法，该算法设计为使用多频涡流数据重建裂纹形状。该算法可用于识别自然的和规则形状的缺陷，尤其是接近三角形，矩形，椭圆形和梯形的轮廓。该算法对由噪声和提离波动引起的信号失真不敏感。提出了一种基于ANFIS网络的新转发模型。通过遗传算法解决了优化问题。％本文提出了一种基于涡流方法获得的测量数据来重构缺陷形状的迭代算法。由于对不连续形状的参数化描述，该方法主要可用于识别轮廓类似于矩形，梯形，椭圆形，三角形等的缺陷。该算法显示出很高的抗干扰能力。使用了基于ANFIS模糊网络的改进的简单换能器模型。使用遗传算法对误差函数进行了优化。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号