首页> 外文会议>Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation >GROOVE SIZING USING A ROBUST NEURAL NETWORK APPROACH
【24h】

GROOVE SIZING USING A ROBUST NEURAL NETWORK APPROACH

机译:使用鲁棒神经网络方法对沟槽进行尺寸调整

获取原文

摘要

The remote field eddy current technique is used to inspect conductive pipes from the inside. The problem is to calculate an estimation of groove dimensions from observed data. A first approach was previously developed using a two-step parametric inversion. Results from this first approach are produced using a new model. A second approach using a neural network is presented. This technique is known for the lack of robustness which may occur when precautions are not sufficient. This paper presents these precautions and the results of both approaches.
机译:远场涡流技术用于从内部检查导电管道。问题是要根据观察到的数据计算出沟槽尺寸的估算值。先前使用两步参数反演开发了第一种方法。第一种方法的结果是使用新模型产生的。提出了使用神经网络的第二种方法。众所周知,这种技术缺乏鲁棒性,而鲁棒性可能会在预防措施不足时发生。本文介绍了这些预防措施以及两种方法的结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号