【摘 要】
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针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1～10mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别
【机 构】
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北京理工大学机械与车辆学院,机械科学研究总院先进制造技术研究中心,河北环境工程有限公司,中国兵器工业导航与控制技术研究所
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针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1～10mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹（0.10～0.30mm）缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大
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