Počet záznamů: 1  

Lokalizace zdrojů AE neuronovými sítěmi nezávisle na změnách materiálu a měřítka

  1. 1.
    SYSNO ASEP0351373
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevLokalizace zdrojů AE neuronovými sítěmi nezávisle na změnách materiálu a měřítka
    Překlad názvuAE source location by neural networks independent on material scale changes
    Tvůrce(i) Chlada, Milan (UT-L) RID, ORCID
    Převorovský, Zdeněk (UT-L) RID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.Defektoskopie 2010 NDE for Safety, Sborník příspěvků PROCEEDINGS. - Brno : University of Technology Brno, 2010 / Mazal P. ; Pazdera L. - ISBN 978-80-214-4182-8
    Rozsah strans. 317-324
    Poč.str.8 s.
    AkceNDE for Safety / DEFEKTOSKOPIE 2010 /40./
    Datum konání10.11.2010-12.11.2010
    Místo konáníPlzeň
    ZeměCZ - Česká republika
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.cze - čeština
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovaacoustic emission ; arrival time profiles ; source localization ; artificial neural networks
    Vědní obor RIVBI - Akustika a kmity
    CEPFR-TI1/274 GA MPO - Ministerstvo průmyslu a obchodu
    FR-TI1/198 GA MPO - Ministerstvo průmyslu a obchodu
    CEZAV0Z20760514 - UT-L (2005-2011)
    AnotaceLokalizace zdrojů akustické emise (AE) procedurami využívajícími umělé neuronové sítě (ANN) je vysoce efektivní alternativou ke klasickým triangulačním algoritmům. Mezi hlavní problémy patří především sběr dostatečného množství reprezentativních tréninkových dat a nepřenositelnost konkrétní naučené sítě na jiné úlohy. Jako řešení obou problémů se v poslední době osvědčila metoda na bázi ANN, využívající tzv. časové profily. Tento způsob charakterizace časů příchodů signálů k jednotlivým snímačům umožňuje učení ANN na numerických modelech s následnou aplikací na reálné konstrukce různých měřítek a materiálů. V příspěvku je tato metoda dále zdokonalena a demonstrována na experimentálních datech, získaných při pen-testech na modelovém střešním nosníku a součásti letecké konstrukce. Diskutovány jsou rovněž obecné možnosti aplikace jednotlivých variant metody pro různé konfigurace snímačů.
    Překlad anotaceThe localization of acoustic emission (AE) sources by procedures using artificial neural networks (ANN) represents today highly effective alternative approach to classical triangulation algorithms. The main problems are in the collecting sufficiently extensive training and testing data sets together with the non portability of particular trained network to any other object. Recently, the ANN based AE source location method has been improved by using so-called signal arrival time profiles to overcome both limitations. This way of signal arrival time characterization enables ANN training on numerical models and allows the application of learned ANN on real structures of various scales and materials. In this paper, the method is upgraded and localization results are illustrated on experimental data obtained during pen-tests on a model roof I-beam and an aircraft structure part. General application possibilities of the method variations for different sensor configurations are also discussed.
    PracovištěÚstav termomechaniky
    KontaktMarie Kajprová, kajprova@it.cas.cz, Tel.: 266 053 154 ; Jana Lahovská, jaja@it.cas.cz, Tel.: 266 053 823
    Rok sběru2011
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.