Artificial neural network technology for the data processing of on -line corrosion fatigue crack growth monitoring

Y. Cheng; W. L. Huang; C. Y. Zhou

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Artificial neural network technology for the data processing of on -line corrosion fatigue crack growth monitoring

机译：人工神经网络技术在在线腐蚀疲劳裂纹扩展监测数据处理中的应用

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The artificial neural network (ANN) method for the data processing of on-line Corrosion fatigue crack growth monitoring is proposed after analyzing the general method for corrosion fatigue crack growth data. A metabolism model for predicting thecorrosion fatigue life by ANN is presented, which does not need all kinds of materials and environment parameters, and only needs to measure the relation between (length of crack) and N (cyclic times of loading) in-service. The feasibility of this modelwas verified by some examples. It makes up the inadequacy of data processing for current method and on-line monitoring. Hence it has definite realistic meaning for engineering application.

机译：在分析腐蚀疲劳裂纹扩展数据的通用方法之后，提出了一种用于腐蚀疲劳在线增长监测数据处理的人工神经网络方法。提出了一种通过人工神经网络预测腐蚀疲劳寿命的新陈代谢模型，该模型不需要各种材料和环境参数，仅需测量使用中（裂纹的长度）与N（载荷的循环次数）之间的关系即可。通过实例验证了该模型的可行性。它弥补了当前方法和在线监控的数据处理不足。因此对于工程应用具有一定的现实意义。

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来源
《International Journal of Pressure Vessels and Piping》 |1999年第2期|共4页
作者
Y. Cheng; W. L. Huang; C. Y. Zhou;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类蒸汽动力工程;
关键词
Artificial neural network; Corrosion fatigue life; On-line monitoring;

机译：人工神经网络腐蚀疲劳寿命在线监测;

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