基于BP神经网络的定量表征脊髓表面应力研究

摘要

针对激光超声表面波检测脊髓表面应力中,声弹性效应拟合方法预测脊髓表面应力准确性不高的问题,提出一种基于差异性优选特征并训练BP神经网络的脊髓表面应力的声表面波(SAWs)定量表征技术。通过运用有限元法模拟激光激发SAWs过程,提取脊髓表面应力变化引起的SAWs峰值、平均值、均方根、传播时间差等多个特征训练BP神经网络,建立起有效的神经网络预测系统,实现对脊髓表面应力0~18000Pa的定量表征。模拟结果表明,BP神经网络系统预测脊髓表面应力相对误差在5%以内,与声弹性效应拟合曲线预测结果相比,准确率提高60%以上,验证了BP神经网络定量表征脊髓表面应力的有效性与准确性。