A Study of the Multisensor Estimation Method Based on Fusion Technology for Subsurface Defect Depth
المؤلفون المشاركون
Chen, Yourong
Ren, Tiaojuan
Ban-teng, Liu
Yun-kai, Zhu
Yang, Haibo
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In consideration of difficulty in directly using the multisensor detecting feature information for the defect identification, an improved multisensor recognition algorithm based on data-fusion technology for subsurface defect depth evaluation is proposed.
At first, two common nondestructive testing technologies such as ultrasonic testing (UT) and eddy current testing (ECT) are introduced; then, a fusion method based on the error distribution characteristics of two kinds of detection methods is improved through the hyperbolic discriminant function to evaluate the subsurface defect depth.
The experimental result shows that the improved algorithm is superior to the existing algorithm, so it can achieve better synthesis results and improve the correct recognition rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ren, Tiaojuan& Ban-teng, Liu& Chen, Yourong& Yang, Haibo& Yun-kai, Zhu. 2018. A Study of the Multisensor Estimation Method Based on Fusion Technology for Subsurface Defect Depth. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201664
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ren, Tiaojuan…[et al.]. A Study of the Multisensor Estimation Method Based on Fusion Technology for Subsurface Defect Depth. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201664
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ren, Tiaojuan& Ban-teng, Liu& Chen, Yourong& Yang, Haibo& Yun-kai, Zhu. A Study of the Multisensor Estimation Method Based on Fusion Technology for Subsurface Defect Depth. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201664
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201664
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر