摘要：针对石油储罐底板的缺陷损伤问题，建立局部储罐底板模型，应用超声波缺陷检测技术进行分析研究。利用ABAQUS有限元软件进行超声检测的模拟仿真分析，采集并保存接收信号，通过不同位置的发射/接收器信号时间差值对比，应用椭圆定位原理计算得到缺陷类型;从仿真模拟数据中选取不同的超声波回波信号作为神经网络的输入，借助于MATLAB软件训练出可识别底板缺陷的BP神经网络，选取多组数据进行测试，经验证，设计的BP神经网络对缺陷数据识别具有一定正确性。

关键字：石油储罐底板;超声波缺陷检测技术;BP神经网络;缺陷数据识别;

ISSN号：N052

卷、期、页：中文核心期刊:62-66+49,6

发表日期：2019-08-30

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,CSTPCD（中国科技核心期刊）（统计源期刊）

发表期刊名称：压力容器

通讯作者：刘松,汪颖,陈磊磊,李云龙

第一作者：顾继俊,李岩

论文类型：期刊论文

论文概要：刘松,顾继俊,汪颖,陈磊磊,李云龙,李岩，基于超声波检测的BP神经网络缺陷识别方法设计，压力容器，2019，中文核心期刊:62-66+49,6

论文题目：基于超声波检测的BP神经网络缺陷识别方法设计