为了探索磁记忆检测技术定量表征工件应力集中程度的方法, 加工制备了不同应力集中系数的42CrMo钢试样进行拉压疲劳试验, 采用磁记忆检测仪器测量不同疲劳周次时试样表面的法向和切向磁记忆信号。确定了不同应力集中程度下磁记忆信号的特征参量, 并以此作为输入特征向量建立了BP神经网络, 对试样的应力集中程度进行定量识别。结果表明: 利用建立的BP神经网络能够实现试样应力集中程度的定量识别。
所属栏目
试验与研究国家自然科学(50975283, 50975287); 国家973课题(2011CB013401); 装备维修改革项目(2011WG07)
收稿日期
2013/1/8
作者单位
王慧鹏:装甲兵工程学院 装备再制造技术国防科技重点实验室, 北京 100072
董丽虹:装甲兵工程学院 装备再制造技术国防科技重点实验室, 北京 100072
董世运:装甲兵工程学院 装备再制造技术国防科技重点实验室, 北京 100072
徐滨士:装甲兵工程学院 装备再制造技术国防科技重点实验室, 北京 100072
备注
王慧鹏(1983-), 男, 博士研究生。
引用该论文:
WANG Hui-peng,DONG Li-hong,DONG Shi-yun,XU Bin-shi.Neural Network Recognition of Stress Concentration Based on Magnetic Memory Testing[J].Physical Testing and Chemical Analysis part A:Physical Testing,2013,49(9):576～579
王慧鹏,董丽虹,董世运,徐滨士.基于磁记忆的应力集中神经网络识别[J].理化检验－物理分册,2013,49(9):576～579
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