差，易漏检，对近表面缺陷不敏感。此外，超声检测检验对人员的技术水平和经验要求较高。摘要铝合金工件的缺陷基于数据融合技术的超声和涡流缺陷检测论文原稿样本系统总的误差准则函数为超声和涡流检测数据融合超声检测超声检测是无损检测的种，它是利用超声波对金属工件进行内部缺陷的检测。由发射探头发射的超声波在工件内部进行传播，当传播稿。信号的前向传播过程隐含層第个节点的输入隐含层第个节点的输出误差的反向传播过程反向传播算法的中心思想是调整权值使得网络总误差最小。各输出层计算神经元的输和置信度得以提高，提高可靠性，同时还可提高系统精度等。涡流检测另种重要的无损检测方法为涡流检测，是以电磁感应原理为基础，通过测量被检工件内电磁性能的变化，对工件实施内部缺陷近年来个新兴起的研究领域在逐步发展，即为多传感器数据融合技术，该项技术可在个系统内设计和应用不同种类的多个传感器。多传感器技术与信号处理人工智能故障诊断模式识别和神经网络等和并通过相关的传递函数计算得到输出量，同时该输出量提供下层神经元所需的信息。数据融合技术因军事领域的需求人们开始研究数据融合，随着现代经济的快速发展，在智能控制模式识别和故在智能控制模式识别和故障诊断等诸多民事领域数据融合技术也已被广泛采用，并进步体现出巨大的研究和应用价值。数据融合是通过利用计算机对不同传感器测得的各种信息源进行处理，再根据与信号处理人工智能故障诊断模式识别和神经网络等密切相连，它是门多学科交叉的新型技术。与安放单类型的传感器系统相比较，运用多传感器的系统，通过采用数据融合技术在解决检测跟踪和法为涡流检测，是以电磁感应原理为基础，通过测量被检工件内电磁性能的变化，对工件实施内部缺陷检测。涡流检测的不足之处为由于涡流渗透效应的影响，涡流检测只适用于金属表面及近表面基于数据融合技术的超声和涡流缺陷检测论文原稿障诊断等诸多民事领域数据融合技术也已被广泛采用，并进步体现出巨大的研究和应用价值。数据融合是通过利用计算机对不同传感器测得的各种信息源进行处理，再根据这些信息源进行计算和决单元进行计算和处理。这些处理单元相互连接排列成称之为层的线性组。由传感器测得的输入量被送入到这些线性层中，同时相关联的权重分别对应着相应的输入量。在处理单元中将输入量加权求射信号的时间差，再根据超声声速传播的速度，可以获得工件内部的缺陷信息，例如由超声检测仪器屏幕上显示的回波信号高度和位置等信息可以判断缺陷的大小，位置和大致性质。超声检测的特这些信息源进行计算和决策。基于数据融合技术的超声和涡流缺陷检测论文原稿。神经网络技术神经网络可模仿人类大脑的思维过程，不同的外部信息由类似人类大脑神经元的多处理识别目标等项任务方面，可使得整个系统的鲁棒性和置信度得以提高，提高可靠性，同时还可提高系统精度等。数据融合技术因军事领域的需求人们开始研究数据融合，随着现代经济的快速发展，缺陷的检查，而工件深层的内部缺陷不能被检查到。近年来个新兴起的研究领域在逐步发展，即为多传感器数据融合技术，该项技术可在个系统内设计和应用不同种类的多个传感器。多传感器技术点为直观性较差，易漏检，对近表面缺陷不敏感。此外，超声检测检验对人员的技术水平和经验要求较高。基于数据融合技术的超声和涡流缺陷检测论文原稿。涡流检测另种重要的无损检测方基于数据融合技术的超声和涡流缺陷检测论文原稿声检测是无损检测的种，它是利用超声波对金属工件进行内部缺陷的检测。由发射探头发射的超声波在工件内部进行传播，当传播的超声波遇到不同的界面时将有回波反射信号。比较发射信号和反层第个节点的输出误差的反向传播过程反向传播算法的中心思想是调整权值使得网络总误差最小。各输出层计算神经元的输出误差，根据误差梯度下降法也称最速误差下降法计算各层的权值探测通常采取单的无损检测方法，如超声检测或涡流检测，但是对有些缺陷的识别单的检测方法难以达到满意的效果，检测的置信度低。为了更准确识别工件的缺陷，运用数据融合技术，采用的超声波遇到不同的界面时将有回波反射信号。比较发射信号和反射信号的时间差，再根据超声声速传播的速度，可以获得工件内部的缺陷信息，例如由超声检测仪器屏幕上显示的回波信号高度和出误差，根据误差梯度下降法也称最速误差下降法计算各层的权值和阈值，最后通过所得的权值和阈值修正网络，并使最终输出值接近期望值。公式中为样本的次型误差准则函数为个训练检测。涡流检测的不足之处为由于涡流渗透效应的影响，涡流检测只适用于金属表面及近表面缺陷的检查，而工件深层的内部缺陷不能被检查到。基于数据融合技术的超声和涡流缺陷检测论文原等密切相连，它是门多学科交叉的新型技术。与安放单类型的传感器系统相比较，运用多传感器的系统，通过采用数据融合技术在解决检测跟踪和识别目标等项任务方面，可使得整个系统的鲁棒性