基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别技术

作者：邱忠超; 张卫民^*; 高玄怡; 张瑞蕾

来源：北京理工大学学报, 2018, 38(11): 1101-1140.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2018.11.001

• 疲劳裂纹
• PSO-LSSVM
• 定量识别
• 漏磁检测

针对疲劳裂纹难以定量识别的问题,提出一种将主成分分析(PCA)和粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)相结合的建模方法,通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系,对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检测系统,采用疲劳拉伸试验制备一系列疲劳裂纹样本,通过疲劳裂纹漏磁定量识别实验,建立漏磁缺陷样本库,对基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别方法的可行性进行验证.结果表明,该方法能够有效定量识别尺寸小于1mm;疲劳裂纹的宽度、深度,误差在0.1mm左右.

• 单位
  北京理工大学; 防灾科技学院