Number of the records: 1
Aplikace časových profilů při lokalizaci zdrojů AE pomocí neuronových sítí
- 1.
SYSNO ASEP 0337600 Document Type C - Proceedings Paper (int. conf.) R&D Document Type Conference Paper Title Aplikace časových profilů při lokalizaci zdrojů AE pomocí neuronových sítí Title Application of Arrival Time Profiles to AE Source Location by Neural Networks Author(s) Chlada, Milan (UT-L) RID, ORCID
Blaháček, Michal (UT-L)
Převorovský, Zdeněk (UT-L) RIDSource Title NDT for Safety DEFEKTOSKOPIE 2009. - Brno : Brno University of Technology, 2009 / Mazal P. ; Pazdera L. - ISBN 978-80-214-3973-3 Pages s. 303-312 Number of pages 9 s. Action DEFEKTOSKOPIE 2009 Event date 04.11.2009-06.11.2009 VEvent location Praha Country CZ - Czech Republic Event type WRD Language cze - Czech Country CZ - Czech Republic Keywords acoustic emission ; arrival time profiles ; source localization ; neural networks Subject RIV BI - Acoustics R&D Projects GA101/07/1518 GA ČR - Czech Science Foundation (CSF) GA106/07/1393 GA ČR - Czech Science Foundation (CSF) CEZ AV0Z20760514 - UT-L (2005-2011) Annotation V současné době představují lokalizační procedury využívající umělé neuronové sítě (ANN) vysoce efektivní alternativu ke klasickým triangulačním algoritmům. Možnosti jejich aplikace jsou však z různých důvodů omezené. Hlavním problémem bývá především sběr dostatečného množství reprezentativních tréninkových dat spolu s nepřenositelností konkrétní naučené sítě na jinou úlohu. Jako řešení obou problémů byla v poslední době navržena metoda na bázi ANN, využívající tzv. časové profily. Tento nový způsob charakterizace časů příchodů signálů umožňuje učení ANN na numerických modelech a následnou aplikaci na reálných konstrukcích různých měřítek a materiálů. V příspěvku je tato nová metoda demonstrována na experimentálních datech získaných při zatěžování složité součásti letecké konstrukce a je diskutován její významný přínos pro rozšíření aplikačních možností ANN. Description in English The localization procedures using artificial neural networks (ANN) represent today highly effective, alternative approach to classical triangulation algorithms. Nevertheless, their application possibilities are limited due to several reasons. The main problems are in the collecting of sufficiently extensive training and testing data sets together with the non-portability of particular trained network to any other object. In recent time, a new ANN-based AE source location method using so-called signal arrival time profiles was proposed to overcome both limitations. The new way of signal arrival time characterization provides the ANN training on numerical models and allows the application of learned ANN on real structures of various scales and materials. In the paper, this new method is illustrated on experimental data obtained at complex aircraft structure part testing, and its remarkable advantages concerning the considerable extension of ANN application possibilities are discussed. Workplace Institute of Thermomechanics Contact Marie Kajprová, kajprova@it.cas.cz, Tel.: 266 053 154 ; Jana Lahovská, jaja@it.cas.cz, Tel.: 266 053 823 Year of Publishing 2010
Number of the records: 1