| 超声波钢轨探伤车B显数据伤损模式分类技术研究 |
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| 引用本文： | 黄筱妍,石永生,张玉华,李培,熊龙辉,钟艳春.超声波钢轨探伤车B显数据伤损模式分类技术研究[J].中国铁路,2018(3):82-87. |
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| 作者姓名： | 黄筱妍 石永生 张玉华 李培 熊龙辉 钟艳春 |
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| 作者单位： | 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大科研仪器研制专项(61527803);国家重点研发计划重大科学仪器设备开发专项(2016YFF0103700);中国铁路总公司科技研究开发计划项目(2017G003-D) |
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| 摘 要： | 既有钢轨探伤车超声检测系统均为国外引进。中国铁道科学研究院自主化钢轨探伤系统目前已经通过试验验证,所采用的伤损模式分类技术是其中的一项关键技术。根据自主化钢轨探伤系统的探轮设置,规定伤损的类别设置,并将伤损类别划分为四大类:核伤类、螺孔裂纹类、轨底裂纹类、水平裂纹类。归属于不同大类的伤损采用不同神经网络进行识别。以螺孔裂纹类为例进行说明,采用标定线数据进行测试,验证算法的有效性。
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| 关 键 词： | 钢轨探伤车 B显数据 BP神经网络 伤损模式分类 超声波探伤 |
BP Neural Network Based on Rail Flaw Classification of RFD Car's B-scan Data |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rail flaw detection car B-scan data BP neural network defect classification ultrasonic flaw detection |
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