文献类型：期刊文章

作　　者：贾美慧[1] 李丽娟[1] 任姣姣[1] 顾健[1] 张丹丹[1] 张霁旸[1] 熊伟华[1]

JIA Meihui;LI Lijuan;REN Jiaojiao;GU Jian;ZHANG Dandan;ZHANG Jiyang;XIONG Weihua(Key Laboratory of Optoelectronic Measurement and Control and Optical Information Transmission Technology of Ministry of Education,College of Optoelectronic Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China)

机构地区：[1]长春理工大学光电工程学院光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室,长春130022

出　　处：《光子学报》

基　　金：吉林省科技资源开放共享服务平台与科研条件保障项目(No.20191004022TC);吉林省科技发展计划(No.201506230147C);长春理工大学青年创新基金(No.XJJLG-2018-03)。

年　　份：2021

卷　　号：50

期　　号：9

起止页码：185-194

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用太赫兹时域光谱无损检测技术对多胶接结构耐高温复合材料缺陷进行检测。为了识别同一位置上、下层同时存在脱粘缺陷,分析无缺陷区域、上层脱粘区域、下层脱粘区域的太赫兹信号波形,以特征峰峰度、偏度、最小值、峰谷值、波形因子以及信号幅值绝对平均值为特征,作为BP神经网络的输入。并通过粒子群算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,解决了BP神经网络易陷入局部最优的问题。粒子群算法优化后的BP神经网络可实现上层100μm和下层100μm脱粘缺陷的识别,准确率达到90.71%和86.92%。

关 键 词：多胶接结构  太赫兹时域光谱无损检测技术  BP神经网络 粒子群算法 缺陷识别  

分 类 号：O433.4]