仪器仪表学报

作者：陈 平，商秋仙，余 鑫，尹爱军

单位：陈 平,1.重庆大学机械与运载工程学院,,商秋仙,1.重庆大学机械与运载工程学院,,余 鑫,1.重庆大学机械与运载工程学院,,尹爱军,1.重庆大学机械与运载工程学院,

关键词：螺栓应力;超声波测量;向量降维;ELM;多特征融合

基金：国家自然科学基金(52275518)项目资助

针对传统超声波螺栓应力测量中存在的非线性和不适定性问题,提出一种基于极限学习机(ELM)的超声多特征融合螺栓应力测量方法。首先基于声弹性理论和散射理论,根据超声回波信号提取声时差及瑞利散射范围内多晶体材料中纵波的衰减系数等超声波特征参数。然后通过向量降维选择声时差、衰减系数和有效受力长度作为模型输入特征向量,建立了基于ELM的超声多特征融合螺栓应力测量模型。搭建螺栓轴向应力超声波测量实验平台,对不同材料和规格的螺栓进行螺栓应力的测量,并对比了使用传统的超声测量方法的测量结果,验证了传统超声检测方法的局限性。对比了ELM与其他机器学习方法包括BP、支持向量回归(SVR)的测量结果和精度。结果表明,提出的方法有效克服了传统超声测量方法的不足,能实现不同材料不同规格的螺栓应力测量,并且测量精度更高(平均相对误差为3.86%),泛化能力更好。

来源：2024年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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