地 址: | 東莞市長安鎮(zhèn)烏沙社區(qū)環(huán)南路2號(hào) |
電 話: | 0769-88034897 |
傳 真: | 0769-85319069 |
手 機(jī): | 13794924863 |
聯(lián)系人: | 陳先生 |
郵 箱: | jackdgcp@126.com |
由BP定理,對給定的任意ε>0和任意函數(shù)f :[0,1]2→Rm,存在一個(gè)3層BP網(wǎng)絡(luò),它可在任意ε平方誤差精度內(nèi)逼近f。對于有無焊接裂紋的分類識(shí)別,建立三層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖4所示。
圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
Fig.4 Model of BP neural network used in the test
利用a, b, c試件的焊縫檢測結(jié)果共計(jì)42組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練后利用a, b, c試件焊縫剩余的6組檢測結(jié)果進(jìn)行測試,并且用d試件的16組檢測數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
表3 訓(xùn)練、測試及檢驗(yàn)結(jié)果
Tab.3 The result of training, test and validation
樣本 |
識(shí)別成功率(%) |
誤差(%) |
訓(xùn)練樣本42 測試樣本 6 檢驗(yàn)樣本 16 |
100 100 81.3 |
0 0 18.7 |
作為測試樣本的6組數(shù)據(jù)全部成功識(shí)別,在16組檢驗(yàn)樣本中,有2組不包含裂紋的數(shù)據(jù)被誤判為包含裂紋,有1組包含裂紋的數(shù)據(jù)被誤判為不包含裂紋,檢測樣本的平均正確識(shí)別率為81.3%。
后對所有焊縫的金屬磁記憶檢測部位進(jìn)行X射線檢測,發(fā)現(xiàn)被漏判的1組預(yù)制裂紋在實(shí)驗(yàn)條件下未擴(kuò)展,而其它31條焊接裂紋局產(chǎn)生了擴(kuò)展,這可能就是該組裂紋被漏判的原因。被誤判的無裂紋部位射線檢測并未發(fā)現(xiàn)裂紋產(chǎn)生,但是由于焊接是一個(gè)不均勻的熱循環(huán)和組織轉(zhuǎn)變過程,該部為可能產(chǎn)生了嚴(yán)重的應(yīng)力集中甚至出現(xiàn)了微觀裂紋,在實(shí)際檢測中應(yīng)對該部為重點(diǎn)監(jiān)測。
編輯由東莞碩動(dòng)自動(dòng)化設(shè)備,更多端子焊接機(jī)www.sexymsviolet.com信息登陸咨詢